分类预测 | Matlab实现CWT-DSCNN-MSA基于时序特征、cwt小波时频图的双流卷积融合注意力机制的分类预测
分类预测 | Matlab实现CWT-DSCNN-MSA基于时序特征、cwt小波时频图的双流卷积融合注意力机制的分类预测
分类效果
基本描述
1.Matlab实现CWT-DSCNN-MSA基于时序特征、cwt小波时频图的双流卷积融合注意力机制的分类预测。
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
3.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2023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。
CWT-DSCNN-MSA是一种基于时序特征和连续小波变换（CWT）时频图的双流卷积融合注意力机制的分类预测模型。下面我将逐步解释这个模型的各个组成部分：
时序特征：该模型接受时序数据作为输入，例如时间序列信号。时序特征可以是一维的，表示数据随时间变化的情况。
连续小波变换（CWT）时频图：CWT是一种用于分析信号在时域和频域上的变化的数学工具。在CWT中，信号通过一组不同尺度的小波基函数进行变换，得到其在不同频率上的表示。CWT可以将时域和频域的信息结合起来，生成时频图，用于描述信号的时频特性。
双流卷积融合：为了充分利用时序特征和CWT时频图的信息，该模型采用了双流的结构。其中一个流处理原始的时序特征，使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取。另一个流处理CWT时频图，同样使用CNN进行特征提取。这样可以分别捕捉时序特征和时频特征。
注意力机制：为了进一步提升模型性能，该模型引入了注意力机制。在卷积融合的阶段，注意力机制可以学习数据的重要性权重，以便更好地融合两个流的特征表示。通过注意力机制，模型可以自动关注对分类任务更有贡献的特征。
分类预测：在得到融合后的特征表示之后，通常会添加全连接层和softmax激活函数，以进行最终的分类预测。softmax函数将模型的输出映射为表示不同类别概率的向量。
综上所述，CWT-DSCNN-MSA模型通过结合时序特征和CWT时频图，利用双流卷积融合和注意力机制，能够有效地进行分类预测。这种模型在处理时序数据且需要考虑时频特性的分类问题中可能具有较好的性能。
程序设计
- 完整程序和数据私信博主回复Matlab实现CWT-DSCNN-MSA基于时序特征、cwt小波时频图的双流卷积融合注意力机制的分类预测。
%% 参数设置
%% 数据反归一化
T_sim1 = vec2ind(t_sim1);
T_sim2 = vec2ind(t_sim2);
% %% 数据排序
% [T_train, index_1] = sort(T_train);
% [T_test , index_2] = sort(T_test );
%
% T_sim1 = T_sim1(index_1);
% T_sim2 = T_sim2(index_2);
%% 性能评价
error1 = sum((T_sim1 == T_train))/M * 100 ;
error2 = sum((T_sim2 == T_test)) /N * 100 ;
%% 绘图
figure()
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']};
title(string)
xlim([1, M])
grid
figure
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']};
title(string)
xlim([1, N])
grid
%% 混淆矩阵
figure
cm = confusionchart(T_train, T_sim1);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Train Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';
figure
cm = confusionchart(T_test, T_sim2);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Test Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
原文地址：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/136244031
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