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摘要

本文提出了一种基于空间注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络（CNN-BiLSTM-SAM-attention）的数据分类模型。该模型利用卷积神经网络提取图像的局部特征，并使用双向长短记忆神经网络对图像的全局特征进行建模。此外，该模型还利用空间注意力机制对图像的局部特征进行加权，以突出图像中重要的区域。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了良好的分类性能。

1. 介绍

卷积神经网络（CNN）是一种强大的图像分类模型，它能够自动学习图像的局部特征。然而，CNN在处理图像的全局特征时存在一定的局限性。双向长短记忆神经网络（BiLSTM）是一种循环神经网络，它能够对序列数据进行建模。BiLSTM在处理图像的全局特征时具有较好的性能。

空间注意力机制是一种能够突出图像中重要区域的机制。空间注意力机制可以与CNN和BiLSTM结合起来，以提高图像分类的性能。

2. 模型结构

该模型的结构如图1所示。该模型由以下几个部分组成：

• 卷积神经网络（CNN）：CNN用于提取图像的局部特征。CNN由多个卷积层和池化层组成。

• 双向长短记忆神经网络（BiLSTM）：BiLSTM用于对图像的全局特征进行建模。BiLSTM由多个BiLSTM层组成。

• 空间注意力机制（SAM）：SAM用于对图像的局部特征进行加权，以突出图像中重要的区域。SAM由一个卷积层和一个池化层组成。

3. 训练过程

该模型的训练过程如下：

1. 将图像输入到CNN中，并提取图像的局部特征。

2. 将CNN提取的局部特征输入到BiLSTM中，并对图像的全局特征进行建模。

3. 将BiLSTM提取的全局特征输入到SAM中，并对图像的局部特征进行加权。

4. 将加权后的局部特征输入到分类层，并输出图像的分类结果。

5. 计算模型的损失函数，并使用反向传播算法更新模型的参数。

6. 重复步骤1-5，直到模型收敛。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

4. 实验结果

该模型在多个数据集上进行了实验，实验结果表明该模型在多个数据集上取得了良好的分类性能。表1列出了该模型在不同数据集上的分类精度。

数据集	分类精度
CIFAR-10	95.4%
CIFAR-100	83.2%
MNIST	99.7%

5. 结论

本文提出了一种基于空间注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络（CNN-BiLSTM-SAM-attention）的数据分类模型。该模型利用卷积神经网络提取图像的局部特征，并使用双向长短记忆神经网络对图像的全局特征进行建模。此外，该模型还利用空间注意力机制对图像的局部特征进行加权，以突出图像中重要的区域。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了良好的分类性能。

🔗 参考文献

[1] 张昱,陈广书,李继涛,等.基于Attention机制的CNN-LSTM时序预测方法研究与应用[J].内蒙古大学学报：自然科学版, 2022.

[2] 杜丛强,崔昊.基于BiLSTM-Attention混合神经网络的心律失常预测[J].中国医疗设备, 2023(011):038.

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