CNN-BiLSTM 的铁氧体磁芯损python代码

CNN (卷积神经网络) 和 BiLSTM (双向长短时记忆网络) 结合在深度学习领域常用于处理序列数据，例如文本分类、语音识别等任务。对于铁氧体磁芯损预测这类问题，它们可以提取局部特征并捕捉长期依赖。然而，具体的Python代码实现会比较复杂，涉及到TensorFlow、Keras或其他深度学习库。

以下是一个简化的示例，展示如何使用这两个模型结构的基础框架，但这不会包含完整的训练过程：

import tensorflow as tf
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Bidirectional

# 假设你的输入数据形状为 (samples, time_steps, features)
input_data = Input(shape=(time_steps, features))

# 使用1D卷积层提取特征
conv_layer = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(input_data)

# 对卷积结果进行池化
pooling_layer = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv_layer)

# 创建BiLSTM层
bi_lstm_layer = Bidirectional(LSTM(units=128, return_sequences=True))(pooling_layer)

# 将BiLSTM的输出连接到全连接层进行分类
output = tf.keras.layers.Dense(units=num_classes, activation='softmax')(bi_lstm_layer)

# 构建整个模型
model = Model(inputs=input_data, outputs=output)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 这里省略了训练过程，包括数据预处理、模型.fit()等步骤

请注意，这只是一个基础架构，实际应用中可能需要调整超参数、添加Dropout防止过拟合、使用更复杂的输入处理等。另外，如果你正在处理的是时间序列数据，还需要对数据进行归一化或标准化，并考虑到时间步的顺序。