分類預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)SMA-CNN-BiLSTM-Attention多輸入分類預(yù)測(cè)

分類效果

基本介紹

1.MATLAB實(shí)現(xiàn)SMA-CNN-BiLSTM-Attention多輸入分類預(yù)測(cè)，CNN-BiLSTM結(jié)合注意力機(jī)制多輸入分類預(yù)測(cè)。
2.SMA-CNN-BiLSTM-Attention多變量數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)，黏菌優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)融合注意力機(jī)制的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)，多行變量特征輸入。
3.優(yōu)化了學(xué)習(xí)率、卷積核大小及BiLSTM神經(jīng)元個(gè)數(shù)等，要求MATLAB 2021版本以上，方便增加維度優(yōu)化自它參數(shù)。展示準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等計(jì)算結(jié)果。
4.黏菌算法是2020年提出的一種智能優(yōu)化算法，主要模擬的是自然界中多頭絨泡菌在不同食物濃度下的覓食行為以及狀態(tài)變化。黏菌主要分泌酶來消化食物，黏菌的前端延伸成扇形，后端由相互連接的靜脈網(wǎng)絡(luò)包圍。
適用于滾動(dòng)軸承故障識(shí)別/診斷/分類，變壓器油氣DGA故障識(shí)別識(shí)別/診斷/分類，電力系統(tǒng)輸電線路故障區(qū)域識(shí)別/診斷/分類，絕緣子、配網(wǎng)故障識(shí)別/診斷/分類等等。
5.直接替換數(shù)據(jù)就可以，使用EXCEL表格直接導(dǎo)入，不需要對(duì)程序大幅修改。程序內(nèi)有詳細(xì)注釋，便于理解程序運(yùn)行。
6.多特征輸入單輸出的二分類及多分類模型。程序內(nèi)注釋詳細(xì)，直接替換數(shù)據(jù)就可以用。程序語言為matlab，程序可出分類效果圖，迭代優(yōu)化圖，混淆矩陣圖。

模型描述

黏菌優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)融合注意力機(jī)制的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)算法是一種用于數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)的算法。它將黏菌優(yōu)化算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制相結(jié)合。首先，準(zhǔn)備用于分類的數(shù)據(jù)集，并將其劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。使用黏菌優(yōu)化算法來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置。黏菌優(yōu)化算法是一種群體智能算法，靈感來自于黏菌在尋找食物時(shí)的行為。它通過模擬黏菌在環(huán)境中的遷移和繁殖行為，來搜索最優(yōu)解。
構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取和表示學(xué)習(xí)。卷積層可以提取輸入數(shù)據(jù)的局部特征，池化層可以減少參數(shù)數(shù)量并保持特征的空間結(jié)構(gòu)，全連接層可以將提取的特征映射到輸出。使用雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)來捕捉數(shù)據(jù)中的時(shí)序依賴關(guān)系。雙向LSTM可以同時(shí)考慮過去和未來的信息，以更好地理解數(shù)據(jù)的上下文信息。引入注意力機(jī)制來增強(qiáng)模型對(duì)關(guān)鍵特征的關(guān)注。注意力機(jī)制可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的重要性分配不同的注意力權(quán)重，使模型能夠更好地聚焦于關(guān)鍵特征。將黏菌優(yōu)化算法、CNN、Bi-LSTM和注意力機(jī)制融合在一起構(gòu)建完整的分類預(yù)測(cè)模型。優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)權(quán)重和偏置，使模型能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征和模式，并進(jìn)行準(zhǔn)確的分類預(yù)測(cè)。使用測(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算分類結(jié)果的準(zhǔn)確率、精確率、召回率等指標(biāo)，以評(píng)估模型的性能。黏菌優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)融合注意力機(jī)制的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)算法可以提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)，并在實(shí)際應(yīng)用中具有較好的性能。

程序設(shè)計(jì)

• 完整程序和數(shù)據(jù)獲取方式1：同等價(jià)值程序兌換；
• 完整程序和數(shù)據(jù)獲取方式2：私信博主回復(fù)SMA-CNN-BiLSTM-Attention多輸入分類預(yù)測(cè)獲取。

%% CNN模型建立

layers = [
    imageInputLayer([size(input,1) 1 1])     %輸入層參數(shù)設(shè)置
    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')%卷積層的核大小、數(shù)量，填充方式
    reluLayer                                %relu激活函數(shù)
    fullyConnectedLayer(384) % 384 全連接層神經(jīng)元
    fullyConnectedLayer(384) % 384 全連接層神經(jīng)元
    fullyConnectedLayer(1)   % 輸出層神經(jīng)元
    regressionLayer];        % 添加回歸層，用于計(jì)算損失值
%% 模型訓(xùn)練與測(cè)試

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',20, ...
    'MiniBatchSize',16, ...
    'InitialLearnRate',0.005, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'Verbose',false,...
    'Plots','training-progress',...
    'ValidationData',{testD,targetD_test'});
% 訓(xùn)練
net = trainNetwork(trainD,targetD',layers,options);
————————————————
版權(quán)聲明：本文為CSDN博主「機(jī)器學(xué)習(xí)之心」的原創(chuàng)文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權(quán)協(xié)議，轉(zhuǎn)載請(qǐng)附上原文出處鏈接及本聲明。
tempLayers = multiplicationLayer(2, "Name", "multiplication");         % 點(diǎn)乘的注意力
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                                % 將上述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)加入空白結(jié)構(gòu)中

tempLayers = [
    sequenceUnfoldingLayer("Name", "sequnfold")                        % 建立序列反折疊層
    flattenLayer("Name", "flatten")                                    % 網(wǎng)絡(luò)鋪平層
    bilstmLayer(6, "Name", "bilstm", "OutputMode", "last")             % BiLSTM層
    fullyConnectedLayer(num_class)                                     % 全連接層
    softmaxLayer                                                       % 損失函數(shù)層
    classificationLayer];                                              % 分類層
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                                % 將上述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)加入空白結(jié)構(gòu)中

lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/out", "conv_1");               % 折疊層輸出 連接 卷積層輸入;
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/miniBatchSize", "sequnfold/miniBatchSize"); 

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129943065?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129919734?spm=1001.2014.3001.5501文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-648547.html

到了這里，關(guān)于分類預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)SMA-CNN-BiLSTM-Attention多輸入分類預(yù)測(cè)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！