【CNN-BIGRU-SAM-Attention分类】基于卷积神经网络结合双向门控循环单元-空间注意力机制实现多特征分类预测matlab代码

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_dingdang/article/details/135345915

本文介绍了一种结合卷积神经网络、双向门控循环单元和空间注意力机制的模型，用于提高图像多特征分类的准确性，尤其在噪声和变化环境下表现出色。模型在多种数据集上取得了良好性能，适用于图像处理和计算机视觉任务。

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🔥 内容介绍

摘要

本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）、双向门控循环单元（BiGRU）和空间注意力机制（SAM）的多特征分类预测模型。该模型首先使用CNN提取图像的局部特征，然后使用BiGRU对这些特征进行时序建模，最后使用SAM对BiGRU的输出进行加权，以突出图像中重要的特征。实验结果表明，该模型在多个数据集上都取得了很好的分类效果。

1. 介绍

多特征分类预测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是将图像中的多个特征分类为不同的类别。传统的多特征分类预测方法通常使用手工设计的特征和分类器，但是这些方法往往对图像的噪声和变化很敏感。近年来，随着深度学习的发展，基于深度神经网络的多特征分类预测方法取得了很大的进展。

2. 模型结构

本文提出的模型结构如图1所示。该模型主要由三个部分组成：CNN、BiGRU和SAM。

2.1 CNN

CNN是一种用于图像识别的深度神经网络。它通过卷积操作和池化操作提取图像的局部特征。在本文中，我们使用VGG16作为CNN的预训练模型。

2.2 BiGRU

BiGRU是一种用于时序建模的深度神经网络。它由两个相反方向的GRU组成。GRU是一种门控循环单元，它可以学习长距离的依赖关系。在本文中，我们使用BiGRU对CNN提取的局部特征进行时序建模。

2.3 SAM

SAM是一种用于注意力机制的深度神经网络。它可以学习图像中重要的特征。在本文中，我们使用SAM对BiGRU的输出进行加权，以突出图像中重要的特征。

📣 部分代码

%%  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%%  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 = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );