【RP-CNN-LSTM-Attention分类】基于递归图优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测附matlab代码

本文介绍了一种使用递归图优化的卷积神经网络与长短期记忆神经网络结合，加上注意力机制的数据分类预测方法，提升了数据分类准确率，尤其在图像识别和信号处理等领域有显著效果。

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摘要

本文提出了一种基于递归图优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测方法，该方法可以有效地提高数据分类的准确率。该方法首先利用递归图优化卷积神经网络提取数据特征，然后利用长短期记忆神经网络对数据特征进行建模，最后利用注意力机制对数据特征进行加权，从而得到最终的分类结果。实验结果表明，该方法在多个数据集上均取得了良好的分类效果。

1. 引言

数据分类是机器学习领域的一项基本任务，其目的是将数据样本划分为不同的类别。数据分类在许多领域都有着广泛的应用，例如图像识别、自然语言处理、医学诊断等。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，数据分类领域取得了显著的进展。深度学习技术可以自动地从数据中提取特征，并对数据特征进行建模，从而实现数据分类。

2. 相关工作

目前，基于深度学习技术的数据分类方法主要有以下几种：

卷积神经网络（CNN）：CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络模型。CNN可以自动地从图像数据中提取特征，并对图像特征进行建模，从而实现图像分类。
循环神经网络（RNN）：RNN是一种专门用于处理序列数据的神经网络模型。RNN可以对序列数据中的信息进行记忆，并利用记忆信息对序列数据进行建模，从而实现序列数据分类。
长短期记忆神经网络（LSTM）：LSTM是一种特殊的RNN模型，LSTM可以对序列数据中的长期信息进行记忆，并利用长期信息对序列数据进行建模，从而实现序列数据分类。

3. 方法

本文提出了一种基于递归图优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测方法。该方法可以有效地提高数据分类的准确率。

该方法首先利用递归图优化卷积神经网络提取数据特征。递归图优化卷积神经网络是一种特殊的CNN模型，它可以对数据中的图结构进行建模，从而提取出数据中的全局特征和局部特征。

然后，该方法利用长短期记忆神经网络对数据特征进行建模。长短期记忆神经网络可以对数据特征中的长期信息进行记忆，并利用长期信息对数据特征进行建模，从而实现数据分类。

最后，该方法利用注意力机制对数据特征进行加权，从而得到最终的分类结果。注意力机制是一种特殊的加权机制，它可以根据数据特征的重要性对数据特征进行加权，从而提高数据分类的准确率。

📣 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 );