零代码建站,linux wordpress mysql 配置,石家庄网站建设求职简历,wordpress 微博备份分类预测 | Matlab实现CNN-LSTM-Attention高光谱数据分类 目录 分类预测 | Matlab实现CNN-LSTM-Attention高光谱数据分类分类效果功能概述程序设计参考资料 分类效果 功能概述
代码功能 该MATLAB代码实现了一个结合CNN、LSTM和注意力机制的高光谱数据分类模型#xff0c;核心…分类预测 | Matlab实现CNN-LSTM-Attention高光谱数据分类 目录 分类预测 | Matlab实现CNN-LSTM-Attention高光谱数据分类分类效果功能概述程序设计参考资料 分类效果 功能概述
代码功能 该MATLAB代码实现了一个结合CNN、LSTM和注意力机制的高光谱数据分类模型核心功能如下
数据预处理
固定划分训练集前705条和测试集
特征归一化mapminmax到[-1,1]区间
数据重塑为LSTM所需的序列格式num_dim×1×1的单元数组
混合模型架构 核心模块
CNN模块2个卷积层32/64个滤波器 BN ReLU 最大池化
LSTMAttention128单元LSTM → 多头自注意力层4头,16键维度→ Dropout(0.3)
分类头全连接层 Softmax
训练与评估
优化器Adam初始LR0.001分段衰减
正则化L2(0.001) Dropout
评估指标准确率 混淆矩阵 预测对比图
特征可视化t-SNE降维优化perplexity/lr
创新可视化
注意力层特征提取 → PCA(50) → t-SNE(2D)
参数网格搜索perplexity195, lr270
综合评分 0.7×轮廓系数 0.3×中心聚集度 技术亮点 混合架构优势
CNN提取局部空间特征 → LSTM捕获时序依赖 → 注意力聚焦关键波段
防过拟合设计
Dropout(0.3) L2正则化 早停机制验证集监控
可视化创新
动态参数优化自动选择最佳t-SNE参数组合
综合评分指标结合聚类质量轮廓系数和特征紧密度中心聚集
工程实践
数据泄露防护使用训练集归一化参数处理测试集
可重复性rng(0)固定随机种子
高效特征提取activations()直接获取注意力层输出
高光谱数据预处理
MSC (Multiplicative Scatter Correction) 是高光谱数据预处理的核心技术Matlab代码不含此功能主要用于消除光散射效应 程序设计
完整程序和数据私信博主回复Matlab实现CNN-LSTM-Attention高光谱数据分类。 .rtcContent { padding: 30px; } .lineNode {font-size: 10pt; font-family: Menlo, Monaco, Consolas, Courier New, monospace; font-style: normal; font-weight: normal; }
%% 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
rng(default);
%% 导入数据
res xlsread(data.xlsx);
.rtcContent { padding: 30px; } .lineNode {font-size: 10pt; font-family: Menlo, Monaco, Consolas, Courier New, monospace; font-style: normal; font-weight: normal; }
%% 网络架构
layers [sequenceInputLayer([num_dim 1 1], Name,input)sequenceFoldingLayer(Name,fold)% CNN模块 convolution2dLayer([3 1],32, Padding,same, Name,conv1)batchNormalizationLayer(Name,bn1)reluLayer(Name,relu1)maxPooling2dLayer([2 1], Padding,same, Name,pool1)convolution2dLayer([3 1],64, Padding,same, Name,conv2)batchNormalizationLayer(Name,bn2)reluLayer(Name,relu2)maxPooling2dLayer([2 1], Padding,same, Name,pool2)% sequenceUnfoldingLayer(Name,unfold)flattenLayer(Name,flatten)% LSTM注意力模块 lstmLayer(128, OutputMode,last, Name,lstm) selfAttentionLayer(4,16, Name,attention) dropoutLayer(0.3, Name,dropout)% , x, refValue_norm); % 调用SHAP函数
end参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
