云南省中国建设工程造价管理协会网站,wordpress ckplayer,成都公司建设网站,贵阳网站建设多少钱?分类预测 | Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention基于马尔可夫转移场-卷积神经网络融合多头注意力多特征数据分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention基于马尔可夫转移场-卷积神经网络融合多头注意力多特征数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考…分类预测 | Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention基于马尔可夫转移场-卷积神经网络融合多头注意力多特征数据分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention基于马尔可夫转移场-卷积神经网络融合多头注意力多特征数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention基于马尔可夫转移场-卷积神经网络融合多头注意力多特征数据分类预测完整源码和数据) 2.自带数据多输入单输出多分类。图很多混淆矩阵图、预测效果图等等。MTF将一维信号转换为二维特征图而CNN可以对这些特征图进行自适应的特征提取和分类融合多头注意力机制有效把握提取特征的贡献程度。 3.直接替换数据即可使用保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2022及以上。 4.代码特点参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 程序设计
完整程序和数据私信博主回复Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention基于马尔可夫转移场-卷积神经网络融合多头注意力多特征数据分类预测。
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P_train res(temp(1: 60), 2: 16);
T_train res(temp(1: 60), 1);
M size(P_train, 2);
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
P_test res(temp(61: end), 2: 16);
T_test res(temp(61: end), 1);
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);
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t_train categorical(T_train);
t_test categorical(T_test );
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