CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测SE注意力机制

分类预测

MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测SE注意力机制分类效果基本描述模型描述程序设计参考资料

分类效果

1.MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测SE注意力机制运行环境Matlab2021b及以上

2.基于麻雀优化算法SSA、卷积神经网络CNN和双向长短期记忆网络BiLSTM、SE注意力机制的数据分类预测程序

3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。

程序内注释详细直接替换数据就可以用SSA优化算法优化学习率、正则化系数、神经元个数这3个关键参数。

4.data为数据集输入12个特征分四类main为主程序其余为函数文件无需运行。

5.适用领域适用于各种数据分类场景如滚动轴承故障、变压器油气故障、电力系统输电线路故障区域、绝缘子、配网、电能质量扰动等领域的识别、诊断和分类。

使用便捷直接使用EXCEL表格导入数据无需大幅修改程序。

内部有详细注释易于理解。

模型描述

Block是一种聚焦于通道维度而提出一种新的结构单元为模型添加了通道注意力机制该机制通过添加各个特征通道的重要程度的权重针对不同的任务增强或者抑制对应的通道以此来提取有用的特征。

该模块的内部操作流程如图总体分为三步首先是Squeeze

压缩操作对空间维度的特征进行压缩保持特征通道数量不变。

融合全局信息即全局池化并将每个二维特征通道转换为实数。

实数计算公式如公式所示。

该实数由k个通道得到的特征之和除以空间维度的值而得空间维数为H*W。

其次是Excitation激励操作它由两层全连接层和Sigmoid函数组成。

如公式所示s为激励操作的输出σ为激活函数sigmoidW2和W1分别是两个完全连接层的相应参数δ是激活函数ReLU对特征先降维再升维。

最后是Reweight操作对之前的输入特征进行逐通道加权完成原始特征在各通道上的重新分配。

程序设计

完整程序和数据获取方式私信博主回复MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测SE注意力机制。

优化算法参数设置

(x)fical(x,num_dim,num_class,p_train,t_train,T_train);[Best_score,Best_pos,curve]SSA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb

,ub,dim,fitness)

BiLSTM层fullyConnectedLayer(num_class,

Name,

softmax激活层classificationLayer(Name,

classification)];

https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502

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https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229