如何在Matlab中使用Transformer-LSTM模型进行故障诊断和分类预测？请结合《Matlab源码实现：Transformer-LSTM在故障诊断中的应用》提供详细的步骤和示例。

在Matlab中实现Transformer-LSTM模型进行故障诊断和分类预测是一个涉及数据处理、模型构建、训练和评估的过程。《Matlab源码实现：Transformer-LSTM在故障诊断中的应用》提供了一套完整的实现流程和源代码，以下是详细步骤和示例：

参考资源链接：[Matlab源码实现：Transformer-LSTM在故障诊断中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/7ie9urhskg?spm=1055.2569.3001.10343)

步骤一：准备数据
首先，你需要获取西储大学轴承数据集，并在Matlab中导入这些数据。数据需要被预处理和标准化以适配模型输入。

步骤二：特征提取
根据数据集的特性，提取有助于模型学习的特征。这可能包括时间域和频域特征提取，例如使用傅里叶变换或小波变换等方法。

步骤三：构建Transformer-LSTM模型
在Matlab中使用内置函数或自定义脚本构建Transformer-LSTM模型。你需要定义模型的层数、隐藏单元数以及注意力机制的参数。

步骤四：模型训练
使用准备好的数据对Transformer-LSTM模型进行训练。你可以通过设置迭代次数、学习率、损失函数和优化器来优化训练过程。

步骤五：性能评估
利用训练好的模型对测试集进行预测，并使用如准确率、召回率、F1分数和混淆矩阵等指标评估模型的性能。

步骤六：结果分析和可视化
使用Matlab的可视化工具绘制混淆矩阵图和分类性能曲线，帮助直观地理解模型的诊断和分类效果。

示例代码：

    % 假设数据集已经被导入到Matlab变量中
    % features = ... % 特征数据矩阵
    % labels = ... % 对应的标签矩阵
    % [train_features, test_features, train_labels, test_labels] = splitData(features, labels); % 划分训练集和测试集
    
    % 定义Transformer-LSTM模型结构
    model = [
        sequenceInputLayer(size(features, 2), 'Normalization', 'none')
        transformerBlock Layers
        lstmLayer LSTM单元数, 'OutputMode', 'sequence')
        fullyConnectedLayer(numCategories) % numCategories为类别数
        softmaxLayer
        classificationLayer];
    
    % 设置训练选项
    options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 100, ...);
    
    % 训练模型
    [trainedModel, trainInfo] = trainNetwork(train_features, train_labels, model, options);
    
    % 使用训练好的模型对测试集进行预测
    predictions = classify(trainedModel, test_features);
    
    % 计算性能指标
    performance = evaluatePerformance(test_labels, predictions);
    
    % 绘制混淆矩阵图
    figure;
    zjyanseplotConfMat(performance);

通过以上步骤和示例，你可以了解如何在Matlab中实现Transformer-LSTM模型进行故障诊断和分类预测。为了深入理解和掌握相关知识，建议详细阅读《Matlab源码实现：Transformer-LSTM在故障诊断中的应用》一书。该资源不仅包含了上述内容，还提供了详细的代码注释和分析，有助于进一步的学习和探索。

参考资源链接：[Matlab源码实现：Transformer-LSTM在故障诊断中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/7ie9urhskg?spm=1055.2569.3001.10343)