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基本描述

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程序设计

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%% 清空环境
clear;%清工作区
clc;%清命令
close all;%关闭所有的Figure窗口 
format compact;%压缩空格

%%  数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

%%  数据平铺
%   将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
%   也可以平铺成2维数据,以及3维数据,需要修改对应模型结构
%   但是应该始终和输入层数据结构保持一致
%%  数据平铺
%   将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
%   也可以平铺成2维数据,以及3维数据,需要修改对应模型结构
%   但是应该始终和输入层数据结构保持一致
p_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
p_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));
t_train =  double(t_train)';
t_test  =  double(t_test)';

%%  创建模型
layers = [
   
    imageInputLayer([f_, 1, 1])     % 输入层 输入数据规模[10, 1, 1]

    convolution2dLayer([3, 1], 16)  % 卷积核大小 3*1 生成16张特征图
    batchNormalizationLayer         % 批归一化层
    reluLayer                       % Relu激活层

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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