SCI一区 | Matlab实现GAF-PCNN-MSA格拉姆角场和双通道PCNN融合注意力机制的多特征分类预测

效果一览

基本介绍

1.【SCI一区级】Matlab实现GAF-PCNN-MSA格拉姆角场和双通道PCNN融合注意力机制的多特征分类预测

2.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代图，混淆矩阵图.

3...data为数据集，输入12个特征，分四类；main为主程序，其余为函数文件，无需运行。

4.输出指标包括优化参数、精确度、召回率、精确率、F1分数。

数据集格式：

格拉姆角场（Gram Angle Field）和双通道PCNN（Pulse Coupled Neural Network）融合注意力机制是一种用于多特征分类预测的模型。下面我将逐步解释这个模型的各个组成部分：

格拉姆角场：格拉姆角场是一种用于描述特征之间关系的表示方法。在该模型中，特征被转化为格拉姆矩阵，然后通过计算格拉姆矩阵之间的角度，得到格拉姆角场。格拉姆角场可以捕捉特征之间的相关性和相互作用，用于提取更丰富的特征表示。

双通道PCNN：PCNN是一种神经网络模型，模拟了生物神经元之间的脉冲耦合行为。在该模型中，使用两个通道处理输入数据。一个通道用于提取空间特征，另一个通道用于提取时间特征。通过融合这两个通道的特征表示，可以更好地捕捉数据的时空信息。

注意力机制：注意力机制在多特征分类预测中起到关键作用。它可以学习数据中不同特征的重要性权重，以便更有效地融合多个特征表示。注意力机制可以使模型自动关注对分类任务更有贡献的特征，并降低对无关或冗余特征的依赖。

多特征分类预测：在得到融合后的特征表示之后，通常会使用分类器（如全连接层）进行最终的分类预测。分类器可以将模型的输出映射为表示不同类别概率的向量，从而进行分类预测。

综上所述，格拉姆角场和双通道PCNN融合注意力机制的多特征分类预测模型结合了格拉姆角场、双通道PCNN和注意力机制的概念。通过这种方式，模型可以更好地利用多个特征的信息，并关注对分类任务更具意义的特征。这种模型在多特征分类问题中可能具有较好的性能。

注：程序和数据放在一个文件夹

模型描述

多头注意力机制（Multi-Head Attention）是一种用于处理序列数据的注意力机制的扩展形式。它通过使用多个独立的注意力头来捕捉不同方面的关注点，从而更好地捕捉序列数据中的相关性和重要性。在多变量时间序列预测中，多头注意力机制可以帮助模型对各个变量之间的关系进行建模，并从中提取有用的特征。

程序设计

完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab实现GAF-PCNN-MSA格拉姆角场和双通道PCNN融合注意力机制的多特征分类预测。

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%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行
rng(0)                  % 使训练集、和测试集的随机划分与适应度函数一致

%%  读取数据
res = xlsread('data.xlsx');

%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
Numfeatures = size(res, 2) - 1;               % 特征维度
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）
flag_conusion = 1;                        % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上）

%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];

%%  划分数据集
for i = 1 : num_class
    mid_res = res((res(:, end) == i), :);           % 循环取出不同类别的样本
    mid_size = size(mid_res, 1);                    % 得到不同类别样本个数
    mid_tiran = round(num_size * mid_size);         % 得到该类别的训练样本个数

    P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入
    T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出

    P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入
    T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end

%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502

[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

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