分类预测 | TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention时间卷积双向门控循环单元多头注意力机制多特征分类预测/故障识别Matlab实现

下面是一个基于TCN-BiGRU-Multihead-Attention的多特征分类预测/故障识别的简化示例的Matlab代码。请注意,这只是一个示例,并且可能需要根据您的具体数据和问题进行适当的修改和调整。

matlab

复制

% 步骤1:准备数据

% 假设有多个特征的训练集(train_data, train_labels)和测试集(test_data, test_labels)

% train_data和test_data是输入数据,train_labels和test_labels是对应的类别标签

% 步骤2:数据预处理

% 对输入数据进行必要的预处理,例如归一化、标准化等

% 步骤3:定义模型参数

input_size = size(train_data); % 输入数据的大小

num_classes = max(train_labels); % 类别数

% TCN参数

num_filters = 32; % 卷积核数量

filter_size = 3; % 卷积核大小

num_layers = 4; % TCN层数

dilations = [1, 2, 4, 8]; % 扩张因子

% BiGRU参数

hidden_size = 64; % 隐层大小

% Multihead Attention参数

num_heads = 4; % 注意力头数

attention_size = 32; % 注意力大小

% 步骤4:定义模型架构

model = [

sequenceInputLayer(input_size) % 输入层

tcnLayers(num_filters, filter_size, num_layers, dilations) % TCN层
batchNormalizationLayer % 批归一化层

bidirectional(gruLayer(hidden_size, 'OutputMode', 'last')) % 双向GRU层
batchNormalizationLayer % 批归一化层

attentionLayer(num_heads, attention_size) % 多头注意力层

fullyConnectedLayer(num_classes) % 全连接层
softmaxLayer % softmax层
classificationLayer % 分类层

];

% 步骤5:模型训练

options = trainingOptions('adam', ...

'MaxEpochs', 10, ...

'MiniBatchSize', 32, ...

'ValidationData', {test_data, test_labels}, ...

'Plots', 'training-progress');

trained_model = trainNetwork(train_data, train_labels, model, options);

% 步骤6:模型评估

predicted_labels = classify(trained_model, test_data);

accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / numel(test_labels);

% 输出准确率

fprintf('准确率: %.2f%%\n', accuracy * 100);

相关推荐
浮生如梦_4 小时前
Halcon基于laws纹理特征的SVM分类
图像处理·人工智能·算法·支持向量机·计算机视觉·分类·视觉检测
其实吧310 小时前
基于Matlab的图像融合研究设计
人工智能·计算机视觉·matlab
m0_7434148515 小时前
【天线&其他】大疆无人机热成像人员目标检测系统源码&数据集全套:改进yolo11-bifpn-SDI
分类
spssau16 小时前
多分类logistic回归分析案例教程
分类·数据挖掘·数据分析·回归·回归分析·logistic回归·spssau
快乐点吧17 小时前
BERT 模型在句子分类任务中的作用分析笔记
笔记·分类·bert
Matlab程序猿小助手18 小时前
【MATLAB源码-第208期】基于matlab的改进A*算法和传统A*算法对比仿真;改进点:1.无斜穿障碍物顶点2.删除中间多余节点,减少转折。
开发语言·嵌入式硬件·算法·matlab·机器人
Yeats_Liao1 天前
昇思大模型平台打卡体验活动:基于MindSpore实现GPT1影评分类
gpt·分类·数据挖掘
IT猿手1 天前
基于卷积神经网络(CNN)的时间序列预测,15个输入1个输出,可以更改数据集,MATLAB代码
人工智能·深度学习·神经网络·算法·matlab·cnn
其实吧31 天前
基于MATLAB的运动车辆跟踪检测系统
开发语言·matlab
梦里水乡8571 天前
基于MATLAB的农业病虫害识别研究
开发语言·matlab