【Matlab】CNN-LSTM分类 卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型(附代码)

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目录

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Matlab CNN-LSTM分类 卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型

一,概述

CNN-LSTM神经网络模型是一种结合了卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的混合模型。这种模型常用于处理序列数据,如文本、语音和时间序列数据等。

CNN-LSTM模型的基本结构是将CNN用于提取输入数据的局部特征,然后将这些特征序列输入到LSTM中进行序列建模和预测。CNN主要用于捕捉输入数据的空间局部特征,通过卷积层和池化层来提取特征。而LSTM则用于处理序列数据的时序关系,通过记忆单元和门控机制来捕捉长期依赖关系。

在CNN-LSTM模型中,CNN部分通常用于提取输入数据的局部特征,例如在文本分类任务中,CNN可以用于提取句子中的词语特征。然后,这些特征序列会被输入到LSTM中,LSTM会根据序列的时序关系进行建模和预测。最后,通过全连接层或其他分类器对LSTM的输出进行分类或回归。

CNN-LSTM模型的优点是能够同时捕捉输入数据的局部特征和时序关系,适用于处理序列数据中的长期依赖关系。它在文本分类、情感分析、语音识别和视频分析等任务中取得了很好的效果。

二,代码

代码中文注释非常清晰,按照示例数据修改格式,替换数据集即可运行,数据集为excel。

部分代码如下:

复制代码
%% I. 清空环境变量
clear all
clc

%% II. 训练集/测试集产生
%%
% 1. 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');


%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数(Excel最后一列放类别)
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';

%%  得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);
%%归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);


%%  创建元胞或向量,长度为训练集大小;
XrTrain = cell(size(p_train,2),1);
YrTrain = zeros(size(T_train,2),1);

......

三,运行结果

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