分类预测 | MATLAB实现SMA-CNN-BiLSTM-Attention多输入分类预测

分类预测 | MATLAB实现SMA-CNN-BiLSTM-Attention多输入分类预测

分类效果

基本介绍

1.MATLAB实现SMA-CNN-BiLSTM-Attention多输入分类预测，CNN-BiLSTM结合注意力机制多输入分类预测。
2.SMA-CNN-BiLSTM-Attention多变量数据分类预测，黏菌优化卷积神经网络结合双向长短期记忆网络融合注意力机制的数据分类预测，多行变量特征输入。
3.优化了学习率、卷积核大小及BiLSTM神经元个数等，要求MATLAB 2021版本以上，方便增加维度优化自它参数。展示准确率、精确率、召回率、F1分数等计算结果。
4.黏菌算法是2020年提出的一种智能优化算法，主要模拟的是自然界中多头绒泡菌在不同食物浓度下的觅食行为以及状态变化。黏菌主要分泌酶来消化食物，黏菌的前端延伸成扇形，后端由相互连接的静脉网络包围。
适用于滚动轴承故障识别/诊断/分类，变压器油气DGA故障识别识别/诊断/分类，电力系统输电线路故障区域识别/诊断/分类，绝缘子、配网故障识别/诊断/分类等等。
5.直接替换数据就可以，使用EXCEL表格直接导入，不需要对程序大幅修改。程序内有详细注释，便于理解程序运行。
6.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，迭代优化图，混淆矩阵图。

模型描述

黏菌优化卷积神经网络结合双向长短期记忆网络融合注意力机制的数据分类预测算法是一种用于数据分类预测的算法。它将黏菌优化算法与卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制相结合。首先，准备用于分类的数据集，并将其划分为训练集和测试集。使用黏菌优化算法来优化神经网络的权重和偏置。黏菌优化算法是一种群体智能算法，灵感来自于黏菌在寻找食物时的行为。它通过模拟黏菌在环境中的迁移和繁殖行为，来搜索最优解。
构建卷积神经网络进行特征提取和表示学习。卷积层可以提取输入数据的局部特征，池化层可以减少参数数量并保持特征的空间结构，全连接层可以将提取的特征映射到输出。使用双向长短期记忆网络来捕捉数据中的时序依赖关系。双向LSTM可以同时考虑过去和未来的信息，以更好地理解数据的上下文信息。引入注意力机制来增强模型对关键特征的关注。注意力机制可以根据输入数据的重要性分配不同的注意力权重，使模型能够更好地聚焦于关键特征。将黏菌优化算法、CNN、Bi-LSTM和注意力机制融合在一起构建完整的分类预测模型。优化网络权重和偏置，使模型能够学习数据中的关键特征和模式，并进行准确的分类预测。使用测试集对模型进行评估，计算分类结果的准确率、精确率、召回率等指标，以评估模型的性能。黏菌优化卷积神经网络结合双向长短期记忆网络融合注意力机制的数据分类预测算法可以提供准确的数据分类预测，并在实际应用中具有较好的性能。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式1：同等价值程序兑换；
• 完整程序和数据获取方式2：私信博主回复SMA-CNN-BiLSTM-Attention多输入分类预测获取。

%% CNN模型建立

layers = [
    imageInputLayer([size(input,1) 1 1])     %输入层参数设置
    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')%卷积层的核大小、数量，填充方式
    reluLayer                                %relu激活函数
    fullyConnectedLayer(384) % 384 全连接层神经元
    fullyConnectedLayer(384) % 384 全连接层神经元
    fullyConnectedLayer(1)   % 输出层神经元
    regressionLayer];        % 添加回归层，用于计算损失值
%% 模型训练与测试

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',20, ...
    'MiniBatchSize',16, ...
    'InitialLearnRate',0.005, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'Verbose',false,...
    'Plots','training-progress',...
    'ValidationData',{testD,targetD_test'});
% 训练
net = trainNetwork(trainD,targetD',layers,options);
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tempLayers = multiplicationLayer(2, "Name", "multiplication");         % 点乘的注意力
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                                % 将上述网络结构加入空白结构中

tempLayers = [
    sequenceUnfoldingLayer("Name", "sequnfold")                        % 建立序列反折叠层
    flattenLayer("Name", "flatten")                                    % 网络铺平层
    bilstmLayer(6, "Name", "bilstm", "OutputMode", "last")             % BiLSTM层
    fullyConnectedLayer(num_class)                                     % 全连接层
    softmaxLayer                                                       % 损失函数层
    classificationLayer];                                              % 分类层
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                                % 将上述网络结构加入空白结构中

lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/out", "conv_1");               % 折叠层输出 连接 卷积层输入;
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/miniBatchSize", "sequnfold/miniBatchSize"); 

参考资料

[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