请举一个例子 在1d-cnn与2-d cnn 结合的网络结构

以下是一个示例神经网络结构，它将1D-CNN和2D-CNN结合起来：

1. 输入层：接受两种类型的输入数据，包括时间序列数据和2D图像数据。

2. 1D-CNN层：对时间序列数据进行卷积和池化操作，提取时间序列特征。

3. 2D-CNN层：对2D图像数据进行卷积和池化操作，提取图像特征。

4. 特征融合层：将1D-CNN和2D-CNN提取的特征融合在一起。

5. 全连接层：将融合后的特征输入到全连接层进行分类。

6. 输出层：输出分类结果。

这个网络结构的关键在于如何将1D-CNN和2D-CNN的特征进行融合。这可以通过不同的方式实现，例如将两个部分的特征连接起来，或者将它们加权求和。在实践中，具体的特征融合方法可能会因具体任务而有所不同。