"基于CNN-BILSTM-Attention及SAM-Attention机制的深度学习模型:多特征分类预测与效果可视化",CNN-BILSTM-Attention基于卷积神经网络-双向长短期记忆神经

上传者: jrjrGfVBx | 上传时间: 2025-03-15 17:48:02 | 文件大小: 327KB | 文件类型: ZIP
"基于CNN-BILSTM-Attention及SAM-Attention机制的深度学习模型:多特征分类预测与效果可视化",CNN-BILSTM-Attention基于卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络-空间注意力机制CNN-BILSTM-SAM-Attention多特征分类预测。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 程序内注释详细替数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。 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。 ,核心关键词: CNN-BILSTM-Attention; 空间注意力机制; 多特征分类预测; MATLAB程序; 分类效果图; 迭代优化图; 混淆矩阵图; 多边形面积; 分类准确率; 灵敏度; 特异性; AUC; Kappa系数; F_measure。,基于多特征输入的CNN-BILSTM-Attention模型及其分类预测效果图优化分析

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