cnn-lstm分类的matlab程序

以下是一个简单的CNN-LSTM分类的Matlab程序示例：

% 加载训练数据和标签
load('train_data.mat'); % 假设训练数据保存在train_data.mat文件中
load('train_labels.mat'); % 假设训练标签保存在train_labels.mat文件中

% 加载测试数据和标签
load('test_data.mat'); % 假设测试数据保存在test_data.mat文件中
load('test_labels.mat'); % 假设测试标签保存在test_labels.mat文件中

% 数据预处理
train_data = normalize(train_data); % 标准化训练数据
test_data = normalize(test_data); % 标准化测试数据

% 构建CNN-LSTM模型
layers = [
    imageInputLayer([32 32 3])
    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    lstmLayer(100,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 10, 'InitialLearnRate', 0.001);

% 训练CNN-LSTM模型
net = trainNetwork(train_data, train_labels, layers, options);

% 测试分类准确率
predicted_labels = classify(net, test_data);
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / numel(test_labels);
disp(['分类准确率：', num2str(accuracy)]);

请注意，上述代码仅为示例，具体的实现可能需要根据您的数据和需求进行适当的调整。此外，还可以根据需要调整CNN和LSTM的网络结构、训练参数和数据预处理等步骤。