本文介绍了一种结合开普勒算法优化的注意力机制的KOA-CNN-LSTM-attention数据分类方法，详细讨论了LSTM和CNN的基础概念，并提供了部分Matlab源代码。文章强调了网络结构中深度、特征面数目、卷积核大小的选择对模型性能的影响，并提到正则化技术如dropout在防止过拟合中的作用。此外，还展示了部分Matlab代码片段和运行结果。
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