【双输入网络】Matlab双输入深度学习网络二分类源代码

Matlab双输入深度学习网络二分类源代码，看懂的话也可以改为多输入。Matlab如何构建多输入网络曾是困扰本人很长时间的一个问题，现已弄明白。

相比单输入网络，双输入可以同时处理多种形态的数据，能提取更全面的特征，达到更好的效果。在科研上也更具有创新性。

本程序构建的双输入网络，一边输入序列，一边输入图像。序列可以视为图像的特征序列，或者反之，图像可以视为由序列转化而来的图像，总之二者一一对应，属于一个样本。最终实现的是二分类问题。

程序以心电图序列为例，一端输入是原始的心电信号（ECG）序列，另一端输入是ECG序列通过连续小波变换生成的时频图。序列和时频图一一对应。

具体工作如下：

1、数据一共是200条正常+200条异常数据。按训练集、测试集分为：原始序列（train_data、test_data）和图像（训练集时频图、测试集时频图）。train_data、test_data中都是长度为500的序列。训练集时频图、测试集时频图中都是尺寸为224x224x3的彩色图像。

2、加载训练集的序列、时频图，构建标签，然后合并为最终的训练集Train。加载测试集的序列、时频图，构建标签，合并为最终的测试集Test。Train和Test样本量分别为320和80，比例为4：1。

3、构建双输入网络，一端输入为1x500的序列，一端输入为224x224x3的图像，显示网络结构，构建优化器。

4、训练网络，显示训练过程。

5、在Test上测试，输出准确率，显示混淆矩阵。

注：需要Matlab 2022b及以上版本。程序包含所有数据和代码，能直接运行。若运行出问题可远程帮忙调通。本程序旨在教学如何在Matlab中构建双输入网络，以及数据如何处理成网络需要的样子。需要有较好的深度学习和Matlab基础。程序注释学习，易于看懂。为了方便示意，网络层数较少。所用数据易于区分，因此结果较好。在换成自己的数据时肯定需要调整网络结构来达到最好的结果。时间关系，仅解答简单问题，谢谢理解。

程序完全由本人所写，整理不易，价格59元。唯一售卖渠道为闲鱼，谨防其他网站高价转卖~

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效果图如下：