"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

基于长短期记忆循环网络的数据分类预测Matlab程序LSTM 多特征输入多类别输出 基于长短期记忆循环网络的数据分类预测Matlab程序LSTM 多特征输入多类别输出 基于长短期记忆循环网络的数据分类预测Matlab程序LSTM 多特征输入多类别输出 基于长短期记忆循环网络的数据分类预测Matlab程序LSTM 多特征输入多类别输出 基于长短期记忆循环网络的数据分类预测Matlab程序LSTM 多特征输入多类别输出 基于长短期记忆循环网络的数据分类预测Matlab程序LSTM 多特征输入多类别输出基于长短期记忆循环网络的数据分类预测Matlab程序LSTM 多特征输入多类别输出 基于长短期记忆循环网络的数据分类预测Matlab程序LSTM 多特征输入多类别输出

主要内容：本文详细介绍了在MATLAB环境中通过鲸鱼优化算法(WOA)来优化卷积长短期记忆网络（CNN-LSTM）以实现高效的数据分类与预测的方法。项目不仅提供了理论概述和设计思路，还包含了完整代码及合成数据样本。涵盖了从基础知识到模型优化的设计流程。 适合人群：对于深度学习及机器学习感兴趣的研究员和工程师。 使用场景及目标：适用于各种类型数据的分类及预处理，在需要进行复杂数据集处理的情况下能提供更好的预测效果。 其他说明：文中给出了详细的设计指导和具体的执行脚本，方便读者理解和实践。同时，项目允许在特定应用场景下定制和调参，增强了方法的实用性。

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。 这段程序主要是一个基于CNN-LSTM-Attention神经网络的预测模型。下面我将逐步解释程序的功能和运行过程。 1. 导入所需的库： - matplotlib.pyplot：用于绘图 - pandas.DataFrame和pandas.concat：用于数据处理 - sklearn.preprocessing.MinMaxScaler：用于数据归一化 - sklearn.metrics.mean_squared_error和sklearn.metrics.r2_score：用于评估模型性能 - keras：用于构建神经网络模型 - numpy：用于数值计算 - math.sqrt：用于计算平方根 - attention：自定义的注意力机制模块 2. 定义一个函数mae_value(y_true, y_pred)用于计

【纯真记忆结婚派对网页模板】是一款专为庆祝婚礼和浪漫派对设计的网页模板，旨在通过优雅的视觉效果和用户体验，传达新人之间纯真的爱情故事和难忘的回忆。这款模板适合那些想要打造个性化婚礼网站，或者为即将举行的结婚派对创建在线邀请函的人们。 网页模板的设计理念是“纯真记忆”，它体现了简洁、温馨和浪漫的风格。设计师可能采用了柔和的颜色调，如粉色、白色或淡蓝色，来营造出清新、甜蜜的氛围。模板中可能会包含一些特定的元素，如新人的合照、恋爱历程的时间线、婚礼日程、宾客留言区等，让访问者能够更好地参与和感受这个特殊时刻。 在提供的压缩包中，我们可以看到以下几个关键文件： 1. `ReadMe.txt`：通常这是一个包含模板使用说明、安装指南或版权信息的文本文件，用户需要仔细阅读以了解如何正确地使用和定制模板。 2. `下载字体.url`：这可能是一个链接，指向用于模板的特定字体资源。为了保持设计的一致性和视觉效果，这些字体可能需要被下载并安装到本地计算机上，然后在编辑模板时使用。 3. `下载网页模板.url`：可能是指向更多模板或更新版本的链接，用户可以依据需要进行下载。 4. `下载网页特效.url`：可能指向一个包含额外网页特效的资源库，这些特效可以增强模板的互动性和吸引力。 5. `psd`：这是Photoshop的源文件格式，包含模板的原始设计图层和元素，用户可以通过Adobe Photoshop进行编辑和自定义。 6. `fonts`：这是一个文件夹，很可能包含了模板所使用的特殊字体文件，用户需要将它们部署到服务器或本地系统以确保在网页上正确显示。 7. `flash`：可能包含用于动画效果的Flash文件，虽然现代网页设计更倾向于使用HTML5动画，但Flash仍然可以在某些场合提供动态视觉体验。 8. `HTML`：这是网页的源代码文件，用户可以直接在HTML文件中编辑内容和结构，也可以与CSS（样式表）和JavaScript文件配合，进一步定制模板的样式和交互功能。 在实际应用中，用户需要一定的HTML、CSS和JavaScript基础来调整这个模板。如果用户不熟悉这些技术，可能需要寻求专业网页设计师的帮助。这个“纯真记忆结婚派对网页模板”提供了一个基础框架，让新人能够轻松创建一个充满个性和情感的婚礼网站，分享他们的爱情故事，并与亲朋好友共享喜悦。

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)多维时间序列预测，CNN-BILSTM回归预测，MATLAB代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

CNN-LSTM-Attention分类，基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)分类预测 MATLAB语言（要求2020版本以上） 中文注释清楚 非常适合科研小白，替数据集就可以直接使用 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 预测结果图像：迭代优化图，混淆矩阵图等图如下所示

【资源介绍】这套循环神经网络（RNN）教育资源由四部分PPT组成，全方位覆盖了循环神经网络的核心知识点。第一部分提供了39页的RNN概述，详细解释了RNN的基本结构、工作原理、特点和优势；第二部分深入探讨了长短期记忆网络（LSTM），通过30页的内容剖析了LSTM的设计思路、梯度消失问题的解决机制以及在序列数据处理中的应用；第三部分涉及编码器-解码器结构，通过25页篇幅详细解读了序列到序列（seq2seq）模型在机器翻译、文本生成等任务中的作用与实现方式。还包含自我检测的练习题。 此外，该资源还包括负荷预测的具体代码实例与实践指导，使得学习者能够将理论知识直接应用于实际问题。 【适用对象】这套资源适用于对深度学习特别是循环神经网络领域感兴趣的学生、教师、研究人员以及相关行业的数据科学家和工程师，旨在帮助他们系统学习RNN的各个方面，掌握基于RNN的复杂序列数据建模和预测技术，并能够在实际工作中灵活应用这些技术解决实际问题。

文件中有三个场景，小游戏在“Third”场景中。 一、游戏规则 游戏面板上有一定数量（偶数个）的方块，每个方块都有一个特定的图标或文字符号。 游戏开始时，所有方块都是背面朝上隐藏的。 玩家需要点击两个方块来翻开它们。如果这两个方块的标记相同，则这两个方块会保持翻 开状态；否则，在短暂展示后自动翻回来。 当所有方块都被成功匹配后，游戏结束。 二、游戏功能 游戏面板的动态创建和布局，可手动设置行列； 方块的翻转动画效果； 方块匹配逻辑的实现； 游戏结束的判定和处理； 可以根据需要进行进一步的功能扩展。 游戏包含一个主页面和游戏页面，可从首页点击开始游戏和点击游戏页按钮返回首页 进行数据持久化，并在游戏首页显示所记录的游戏次数、上次游戏成绩和一个数量上限为 10的历史成绩排行榜

CNN-LSTM-Attention基于卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据分类预测 Matlab语言 程序已调试好，无需更改代码直接替换Excel即可运行 1.多特征输入，LSTM也可以换成GRU、BiLSTM，Matlab版本要在2020B及以上。 2.特点： [1]卷积神经网络 (CNN)：捕捉数据中的局部模式和特征。 [2]长短期记忆网络 (LSTM)：处理数据捕捉长期依赖关系。 [3]注意力机制：为模型提供了对关键信息的聚焦能力，从而提高预测的准确度。 3.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白 4.附赠测试数据，输入格式如图3所示，可直接运行 5.仅包含模型代码 6.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果