1.基于matlab使用卷积神经网络进行调制分类
2.贝叶斯优化CNN-LSTM回归预测（matlab代码）
3.JCR一区 | Matlab实现GAF-PCNN、GASF-CNN、GADF-CNN的多特征输入数据分类预测/故障诊断
4.SCI一区级 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测
5.深度学习-第3篇使用MATLAB快速实现CNN分类（模式识别）任务，含一维、二维、三维数据演示案例
6.分类预测 | 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传奇最简单源码数据分类预测

基于matlab使用卷积神经网络进行调制分类

       此教程详细介绍了如何在MATLAB中运用卷积神经网络（CNN）进行调制分类的过程。首先，我们通过创建合成的信道受损波形，作为训练数据来训练CNN，目标是识别8种数字调制类型和3种模拟调制类型。

       训练阶段，我们加载预训练的CNN，处理个样本的信道衰落波形，预测每个帧的调制类型。通过模拟Rician多径衰落、频率漂移和加性白噪声（AWGN）的影响，对PAM4帧进行测试。CNN的预测结果不仅给出类别，还提供每个帧对应调制类型的概率分数。

       为了训练CNN，我们生成了,帧的训练数据，分为训练（%）、验证（%）和测试（%）部分。每帧个样本，数字调制每8个样本为一个符号。网络基于单帧决策，通过独立通道处理，模拟AWGN和Rician信道影响。同时，考虑到时钟偏移，乐嘿源码对频率和采样率进行调整。

       在数据生成和处理完成后，我们将帧划分为训练、验证和测试集。采用五层卷积层与全连接层的CNN结构。训练选项设置为SGDM优化器，批量大小为，最大迭代次，初始学习率0.，每6个周期学习率减半。在NVIDIA GeForce RTX 上，训练大约耗时3分钟。网络在个周期内达到约%的准确率。

       如果你选择立即训练，可以直接加载预训练网络，以加快测试或研究速度。整个过程旨在展示如何将CNN应用于调制分类，以及如何通过软件定义的无线电硬件验证网络性能。

贝叶斯优化CNN-LSTM回归预测（matlab代码）

       贝叶斯优化CNN-LSTM回归预测matlab代码

       贝叶斯优化方法基于贝叶斯思想，通过不断探索各种参数组合，并依据已有数据计算期望值，从而选择期望值最高的组合作为最优策略，实现最少实验次数下的最优解。

       数据来源于Excel股票预测数据。

       数据集被划分为训练集、验证集、测试集，比例为8：1：1。

       模块化结构：代码将整个流程模块化，更改网页源码便于理解和维护。将不同功能的代码块组织成函数或独立模块，使代码逻辑清晰，结构化程度高。

       参数化设计：代码中许多常用参数被设定为变量，便于用户根据实际情况调整和修改，提高代码的灵活性和可重用性。

       参数设置：通过指定参数值，如贝叶斯迭代次数BO_iter，用户可灵活调整算法参数，以获得更好的性能。

       可视化结果：代码包含训练过程和预测结果的可视化，如真实标签与预测标签的对比，有助于直观评估模型性能和结果准确性。

       同时输出多个评价指标：

       平均绝对误差（MAE）

       平均相对误差（MAPE）

       均方误差（MSE）

       均方根误差（RMSE）

       R方系数（R2）

       代码包含中文介绍。

       代码能正常运行时不负责答疑！

       代码运行结果如下：

JCR一区 | Matlab实现GAF-PCNN、GASF-CNN、GADF-CNN的多特征输入数据分类预测/故障诊断

       本文介绍利用Matlabb实现GAF-PCNN、GASF-CNN、GADF-CNN三种模型进行多特征输入数据的分类预测与故障诊断。这三种模型的运行环境要求一致，即Matlabb版本。

       首先，进行数据转换步骤，这一步骤采用格拉姆矩阵变换。然后，依据模型需求，分别运行GAF_PCNN.m、linux login源码GADF_CNN.m、GASF_CNN.m三个脚本，完成各自模型下的多特征输入数据分类预测与故障诊断。这些脚本在数据预处理阶段均采用格拉姆矩阵，之后，分别用于执行故障诊断任务。

       具体来说，GADF_CNN.m模型仅使用GADF矩阵进行故障诊断。GASF_CNN.m模型同样采用GASF矩阵，也用于故障诊断。而GAF_PCNN.m模型则采用独特方式，将GASF与GADF矩阵同时输入两条并行的CNN网络。这两条CNN网络在卷积与池化操作后，各自输出一维向量。接着，将这两组一维向量进行融合。通过全连接层整合后，最终将融合后的特征送入Softmax分类器，实现故障诊断。

       综上，本文详细描述了三种模型在Matlab环境下的实现方法，涵盖了数据转换、模型训练与故障诊断的全过程，为读者提供了丰富的实践指导。

SCI一区级 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测

       本文探讨了在Matlab环境下实现的RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测算法。该方法通过优化卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和多头注意力机制（Multihead-Self-Attention）的参数配置，旨在提高预测性能和准确度。开普勒算法被用于优化学习率、直播源码unity卷积核大小和神经元个数，以最小化预测误差（MAPE）。

       卷积核大小是影响CNN模型特征提取能力的关键参数，较小值有助于捕获细节特征，而较大值则可捕获宏观特征。LSTM神经元个数则决定了模型的复杂性和记忆能力，增加神经元数量能提升学习能力，但需注意避免过拟合风险。学习率是训练深度学习模型的超参数，它控制参数更新的步长，不当设置可能导致模型不稳定或训练效率低下。

       多头自注意力机制通过计算输入序列中不同位置间的注意力权重，实现对关键信息的聚焦，有助于捕捉序列数据中的相关性。在多变量多步时间序列预测中，此机制尤为重要，它能够考虑历史特征的影响，对预测结果进行优化。

       本文中的优化算法——霜冰算法，是年发表于顶级期刊《Neurocomputing》的创新研究，特别适用于算法搜索领域。在本研究中，该算法用于优化模型参数，以提高预测性能。

       实现环境要求Matlaba及以上版本。通过提供损失、RMSE迭代变化图、网络特征图、测试对比图以及适应度曲线等可视化工具，读者可以直观了解模型的训练过程和性能表现。实验数据集包含负荷数据，输入多个特征，通过主程序（main.m）运行即可得到预测结果。输出指标包括SSE、RMSE、MSE、MAE、MAPE、R2和r值，以全面评估模型性能。

       该方法适用于多种领域，如负荷预测、风速预测、光伏功率预测、发电功率预测和碳价预测等。通过在这些领域中的应用，本研究旨在推动多变量多步时间序列预测技术的进一步发展。

深度学习-第3篇使用MATLAB快速实现CNN分类（模式识别）任务，含一维、二维、三维数据演示案例

       利用MATLAB的Deep Learning Toolbox，我们可以快速构建和训练CNN进行分类任务。本文将通过实例演示一维、二维和三维数据的处理。首先，确保你有最新版本的MATLAB（推荐及以上），并安装好工具箱。接着，我们将使用MNIST数据集作为示例，包含,张训练图像和,张测试图像。

       加载数据后，我们创建一个简单的CNN模型，包括卷积层、批量归一化层和优化器。batchNormalizationLayer有助于稳定训练，防止过拟合。对于不同维度的数据，如一维和三维，只需调整imageInputLayer的参数。CNN模型不仅限于分类，还可以用于其他预测任务，只需调整网络结构以适应需求。

       训练参数配置中，关键参数包括学习率、批次大小、训练轮数等。通过调整这些参数，可以优化模型性能。其中，'MaxEpochs'、'InitialLearnRate'和'MiniBatchSize'尤为关键，它们影响着训练效率和模型性能。

       对于实际应用，我们提供了一个封装的函数，只需一行代码即可实现数据划分、混淆矩阵绘制、准确度计算等操作，适用于一维到三维数据。以MNIST为例，正确率可达.9%，CIFAR-数据集则约为%。鸢尾花数据集的准确率为.%，展示了函数在处理不同数据集上的灵活性。

       总的来说，使用封装函数可以简化CNN分类任务，适应不同数据格式和应用场景，帮助快速理解和优化模型。想要获取完整的代码和函数，可以在khscience公众号回复“CNN分类”获取。深入理解CNN理论，可以参考我的另一篇文章。

分类预测 | 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

       本文介绍如何使用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模型。模型特点包括多输入，单输出和多分类能力。此模型提供了全面的数据可视化，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系数和F_measure等指标。

       模型实现中包含了完整源码和数据，自带数据集以方便使用。在实际应用中，仅需替换数据即可进行预测，确保程序的正常运行。运行环境推荐使用MATLAB及以上版本。

       代码设计方面，采用参数化编程，使得参数的更改变得简单方便。程序的编程思路清晰，易于理解和维护。同时，代码配有详细的注释，便于学习和调试。

       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。

卷积神经网络(cnn)-一维数据集怎么扩充?

       合成数据是通过计算机程序生成的数据，主要用于增加训练数据集，以节省数据采集成本或保护隐私。合成数据的获取变得更加容易，为AI解决方案的开发提供了助力，进而提高终端用户的体验。

       使用浅层神经网络（Shallow neural network）时，可以使用MATLAB RB环境进行操作，实现一维生成对抗网络（1D-GAN）合成数据生成。

       差分进化算法、序列蒙特卡罗方法、马尔可夫链蒙特卡罗方法、SMOTE方法、遗传算法等，也都可以在MATLAB环境下生成合成数据。

       此外，基于ARX模型的合成数据生成（SDG方法）、基于高斯混合模型（GMM分布）的合成数据生成方法也是可选的。

       若需获取具体代码，可访问知乎学术付费咨询页面。

       拥有工学博士学位，作为《Mechanical System and Signal Processing》的审稿专家，以及《中国电机工程学报》等多本EI期刊的优秀审稿专家，我擅长现代信号处理、机器学习、深度学习、数字孪生、时间序列分析、设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理（PHM）等领域的研究。