SCI一區 | Matlab實現GAF-PCNN-MSA格拉姆角場和雙通道PCNN融合注意力機制的多特征分類預測

效果一覽

基本介紹

1.【SCI一區級】Matlab實現GAF-PCNN-MSA格拉姆角場和雙通道PCNN融合注意力機制的多特征分類預測
2.多特征輸入單輸出的二分類及多分類模型。程序內注釋詳細，直接替換數據就可以用。程序語言為matlab，程序可出分類效果圖，迭代圖，混淆矩陣圖.
3…data為數據集，輸入12個特征，分四類；main為主程序，其余為函數文件，無需運行。
4.輸出指標包括優化參數、精確度、召回率、精確率、F1分數。
數據集格式：
格拉姆角場（Gram Angle Field）和雙通道PCNN（Pulse Coupled Neural Network）融合注意力機制是一種用于多特征分類預測的模型。下面我將逐步解釋這個模型的各個組成部分：

格拉姆角場：格拉姆角場是一種用于描述特征之間關系的表示方法。在該模型中，特征被轉化為格拉姆矩陣，然后通過計算格拉姆矩陣之間的角度，得到格拉姆角場。格拉姆角場可以捕捉特征之間的相關性和相互作用，用于提取更豐富的特征表示。

雙通道PCNN：PCNN是一種神經網絡模型，模擬了生物神經元之間的脈沖耦合行為。在該模型中，使用兩個通道處理輸入數據。一個通道用于提取空間特征，另一個通道用于提取時間特征。通過融合這兩個通道的特征表示，可以更好地捕捉數據的時空信息。

注意力機制：注意力機制在多特征分類預測中起到關鍵作用。它可以學習數據中不同特征的重要性權重，以便更有效地融合多個特征表示。注意力機制可以使模型自動關注對分類任務更有貢獻的特征，并降低對無關或冗余特征的依賴。

多特征分類預測：在得到融合后的特征表示之后，通常會使用分類器（如全連接層）進行最終的分類預測。分類器可以將模型的輸出映射為表示不同類別概率的向量，從而進行分類預測。

綜上所述，格拉姆角場和雙通道PCNN融合注意力機制的多特征分類預測模型結合了格拉姆角場、雙通道PCNN和注意力機制的概念。通過這種方式，模型可以更好地利用多個特征的信息，并關注對分類任務更具意義的特征。這種模型在多特征分類問題中可能具有較好的性能。

注：程序和數據放在一個文件夾

模型描述

多頭注意力機制（Multi-Head Attention）是一種用于處理序列數據的注意力機制的擴展形式。它通過使用多個獨立的注意力頭來捕捉不同方面的關注點，從而更好地捕捉序列數據中的相關性和重要性。在多變量時間序列預測中，多頭注意力機制可以幫助模型對各個變量之間的關系進行建模，并從中提取有用的特征。

程序設計

• 完整程序和數據獲取方式私信博主回復Matlab實現GAF-PCNN-MSA格拉姆角場和雙通道PCNN融合注意力機制的多特征分類預測。

%%  清空環境變量
warning off             % 關閉報警信息
close all               % 關閉開啟的圖窗
clear                   % 清空變量
clc                     % 清空命令行
rng(0)                  % 使訓練集、和測試集的隨機劃分與適應度函數一致%%  讀取數據
res = xlsread('data.xlsx');%%  分析數據
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 類別數（Excel最后一列放類別）
Numfeatures = size(res, 2) - 1;               % 特征維度
num_res = size(res, 1);                   % 樣本數（每一行，是一個樣本）
num_size = 0.7;                           % 訓練集占數據集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打亂數據集（不打亂數據時，注釋該行）
flag_conusion = 1;                        % 標志位為1，打開混淆矩陣（要求2018版本及以上）%%  設置變量存儲數據
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];%%  劃分數據集
for i = 1 : num_classmid_res = res((res(:, end) == i), :);           % 循環取出不同類別的樣本mid_size = size(mid_res, 1);                    % 得到不同類別樣本個數mid_tiran = round(num_size * mid_size);         % 得到該類別的訓練樣本個數P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 訓練集輸入T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 訓練集輸出P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 測試集輸入T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 測試集輸出
end%%  數據轉置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229