CNN部分：用于提取数据的空间特征。LSTM部分：用于捕捉数据的时间序列特性。SAM部分：增强模型对空间特征的关注度。Attention机制：进一步提升模型对关键信息的捕捉能力。模型训练：设置训练参数，如学习率、批量大小、训练轮数等。使用合适的损失函数和优化器进行模型训练。监控训练过程中的损失值和准确率等指标。
1.Matlab实现CNN-LSTM-SAM-Attention卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测(完整源码和数据) 2.自带数据,多输入,单输出,多分类。图很多,包括多边形面积PAM、分类准确率、灵敏度、特异性、…
基本描述 1.Matlab实现CNN-LSTM-SAM-Attention卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测(完整源码和数据) 2.自带数据,多输入,单输出,多分类。图很多,包括多边形面积PAM、分类准确率、灵敏度、特异性、曲线下面积AUC、Kappa系数、F_measure。等等。 3.直接替换数据即可使用,保证程序可正常运行。运行环境...
总之，该模型融合了CNN、LSTM、SAM和Attention机制，提供了强大的数据分类预测能力。其简洁的代码结构和直观的数据分析工具，使其在实际应用中具有较高的实用性和可操作性。无论是初学者还是经验丰富的开发者，均可轻松上手，利用此模型解决复杂的数据分类问题。