MATLAB实现CNN-LSTM完整代码

在MATLAB中实现卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的结合通常涉及到深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）。以下是一个简化版的示例代码，用于创建一个简单的CNN-LSTM模型：

% 导入所需库
if ~exist('dlworkshop', 'dir')
    addpath(genpath(fullfile(matlabroot, 'toolbox', 'nnet')));
end

% 加载数据集（假设你有一个图片和对应的标签）
imds = imageDatastore('your_data_directory', ...
    'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 数据预处理（例如，归一化、大小调整等）
imds = augmentedImageDatastore([32 32], imds);

% 定义CNN层
layers = [
    imageInputLayer([32 32 3])
    convolution2dLayer(3, 16) % 卷积核大小，滤波器数
    reluLayer                     % 激活函数
    maxPooling2dLayer(2)           % 最大池化层
    convolution2dLayer(3, 32)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(512)       % 全连接层
    lstmLayer(512, 'OutputMode', 'sequence') % LSTM层
    fullyConnectedLayer(numClasses) % 输出全连接层，根据你的任务调整类别数
    softmaxLayer                  % 归一化输出
    classificationLayer          % 分类输出
];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器
    'MiniBatchSize', 64,            % 批次大小
    'MaxEpochs', 10,                % 迭代次数
    'ValidationData', imds.test,   % 验证数据集
    'Plots', 'training-progress');  % 显示训练进度图表

% 创建并训练模型
net = trainNetwork(imds.train, layers, options);

% 测试模型
YPred = classify(net, imds.test);

请注意，这个代码只是一个基础框架，实际应用中你需要根据具体的任务（如图像分类、文本序列预测等）、数据集规模及格式对代码进行适当的修改。