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1.Matlab实现CNN-Attention卷积神经网络融合注意力机制多特征分类预测运行环境Matlab2023b及以上 2.excel数据方便替换输入多个特征分四类可在下载区获取数据和程序内容。 3.图很多包括分类效果图混淆矩阵图。 4.附赠案例数据可直接运行main一键出图注意程序和数据放在一个文件夹运行环境为Matlab2023b及以上。 5.代码特点参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。可在下载区获取数据和程序内容。 程序设计
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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%% 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
num_dim 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_classmid_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);%% 数据归一化
[P_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);t_train categorical(T_train);
t_test categorical(T_test );%% 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, num_dim, 1, 1, M));
P_test double(reshape(P_test , num_dim, 1, 1, N));参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
