在matlab中写一段代码，关于DRSN结合CNN网络进行数据预测

在 MATLAB 中，将 DRSN 结合 CNN 进行数据预测的代码首先需要定义一个包括 CNN 和 DRSN 特性的混合网络。以下是一个基本示例：

% 加载所需的深度学习工具箱
if ~exist('deepLearningToolbox')
    error('请确保已经安装了 Deep Learning Toolbox');
end

% 1. 创建 CNN 层
convLayers = [
    imageInputLayer([inputSize inputSize numChannels]) % 输入层
    convolution2dLayer(kernelSize1, kernelSize1, 'Stride', stride1) % 第一个卷积层
    batchNormalizationLayer % 批标准化
    reluLayer % ReLU激活
    maxPooling2dLayer(poolSize1, 'Stride', poolStride1) % 最大池化层
    % 添加更多的卷积层和池化层...
];

% 2. 创建 DRSN 层
drsnLayers = [
    resUnitBlock(filterNum1, stride1, 'residual') % DRSN模块
    upsampling2dLayer(size(kernelSize1)) % 上采样恢复分辨率
    % 添加更多DRSN块如果需要
    convolution2dLayer(kernelSize2, kernelSize2, 'Stride', 1) % 输出卷积层
];

% 3. 合并两部分网络
layers = [convLayers; drsnLayers];
network = dlnetwork(layers);

% 4. 定义损失函数和优化器
lossFunction = 'categoricalCrossentropy';
optimizer = 'adam'; % 或者其他优化器，如'sgd'

% 5. 准备数据加载器
dataLoader = imageDatastore('your_dataset_path', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 6. 训练网络
options = trainingOptions(optimizer, ...
    'MaxEpochs', epochs, ...
    'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...
    'ValidationData', datastoreValidationSplit(dataLoader, validationFraction), ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false, ... % 控制输出信息
    'Plots', 'training-progress' % 显示训练进度
);

[trainedNet, history] = trainNetwork(dataLoader, network, options);

% 7. 预测新数据
testData = imageDatastore('test_dataset_path', 'IncludeSubfolders', true);
YPred = classify(trainedNet, testData);

% 8. 保存模型
save('combined_cnn_drsn_model.mat', 'trainedNet');