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🔥 内容介绍
一、引言：分类预测的性能瓶颈与模型可解释性困境
在图像识别、文本分类、工业故障诊断等分类任务中，传统模型面临两大核心挑战：一是复杂特征提取能力不足，如 CNN 擅长空间特征捕捉但对时序依赖建模薄弱，GRU 虽能处理序列关系却易丢失局部关键信息；二是模型 “黑箱” 属性突出，深度学习模型（如深度神经网络 DNN、单一循环神经网络 RNN）的预测结果缺乏可解释依据，难以满足医疗诊断、金融风控等对决策透明度要求极高的场景需求 —— 例如在肿瘤病理图像分类中，医生不仅需要 “良 / 恶性” 的预测结果，更需知道 “哪些图像特征支撑该判断”。
当前主流分类模型要么侧重性能优化（如 CNN-GRU 融合模型），要么单独追求可解释性（如 LIME 局部解释方法），却鲜有将 “高精度分类” 与 “高透明度解释” 深度结合的方案。在此背景下，CNN-BiGRU+SHAP 架构应运而生：通过 CNN-BiGRU 实现空间 - 时序特征的协同提取，保障分类预测精度；再借助 SHAP（SHapley Additive exPlanations）的特征贡献分析，量化每个输入特征对预测结果的影响，彻底打破分类模型的 “黑箱” 壁垒，为高风险场景下的分类决策提供 “性能 + 解释” 的双重保障。
二、CNN-BiGRU 分类预测模型：空间 - 时序特征的协同提取架构
CNN-BiGRU 采用 “前端卷积特征提取 + 后端双向循环特征建模” 的串联结构，既弥补了单一模型的特征捕捉缺陷，又通过双向循环增强了序列信息的利用效率，其核心设计逻辑如下：
（一）前端 CNN 模块：空间局部特征的精准捕捉
卷积神经网络（CNN）的核心优势在于通过卷积核与池化操作提取局部空间特征，尤其适用于具有网格结构的输入数据（如图像像素矩阵、传感器时序数据的滑动窗口片段）：
- 多尺度卷积核设计：采用 3×3、5×5 两种卷积核并行卷积，分别捕捉细粒度局部特征（如病理图像中的细胞边缘）与中尺度纹理特征（如细胞集群分布模式），避免单一卷积核导致的特征遗漏；
- 批归一化与激活函数优化：在每个卷积层后添加批归一化（BN）层，加速模型收敛并缓解过拟合；激活函数选用 Leaky ReLU，解决 ReLU 在负区间梯度消失的问题，确保微弱特征也能被有效传递；
- 自适应池化层：采用全局平均池化（GAP）替代传统全连接层，减少模型参数数量（降低过拟合风险）的同时，保留特征的空间关联性，为后续时序建模提供更连贯的特征输入。
以文本分类任务为例，CNN 模块可先将词嵌入向量构成的文本矩阵转化为 “局部语义特征向量”（如 “疾病”“症状” 等关键词的语义组合特征），为 BiGRU 模块的时序分析奠定基础。
（二）后端 BiGRU 模块：双向时序依赖的深度建模
双向门控循环单元（BiGRU）在传统 GRU 的基础上，通过前向 GRU 与后向 GRU 的并行计算，同时捕捉输入序列的 “过去 - 当前” 与 “未来 - 当前” 依赖关系，解决了单向 GRU 无法利用未来序列信息的缺陷：
- 门控机制的动态特征筛选：BiGRU 的更新门（Update Gate）与重置门（Reset Gate）可动态判断 “是否保留历史特征”“是否更新当前特征”—— 例如在工业设备故障分类中，若当前时刻传感器数据显示 “温度骤升”，更新门会强化该特征的权重，同时重置门会弱化前期 “温度正常” 的历史特征影响；
- 双向隐藏状态融合：前向 GRU 从序列起始端向后计算隐藏状态（捕捉历史依赖，如 “前 30 分钟振动频率递增”），后向 GRU 从序列末端向前计算隐藏状态（捕捉未来依赖，如 “后 10 分钟噪声峰值”），最终将两个方向的隐藏状态拼接为 “双向时序特征向量”，完整覆盖序列的前后关联信息；
- ** dropout 正则化 **：在 BiGRU 层与输出层之间添加 dropout 层（ dropout 率设为 0.3），随机丢弃部分神经元，避免模型对局部时序特征的过度依赖，提升泛化能力。
（三）分类输出层：多类别决策的概率化输出
为适配不同分类场景需求，输出层采用两种灵活设计：
- 二分类场景：选用 Sigmoid 激活函数，输出 “属于正类” 的概率值（如 “肿瘤恶性” 概率），概率阈值可根据业务需求动态调整（如医疗场景通常设为 0.6 以降低漏诊风险）；
- 多分类场景：采用 Softmax 激活函数，输出每个类别的概率分布（如 “肺炎 / 肺结核 / 肺癌” 的概率占比），并通过 argmax 函数确定最终分类结果；
- 损失函数匹配：二分类任务使用二元交叉熵损失（BCEWithLogitsLoss），多分类任务使用 categorical 交叉熵损失（CrossEntropyLoss），确保模型训练方向与分类目标一致。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
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, 12, 1, 1, M));
P_test = double(reshape(P_test , 12, 1, 1, N));
🔗 参考文献
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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、
🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌟电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化
🌟 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌟 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌟 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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