一维CNN matlab分类代码

以下是一个简单的一维CNN分类代码示例，使用MATLAB实现：

1. 加载数据集

load('data.mat'); % 数据集加载，假设数据集已经准备好了
Xtrain = data.Xtrain; % 训练集
Ytrain = data.Ytrain; % 训练集标签
Xtest = data.Xtest; % 测试集
Ytest = data.Ytest; % 测试集标签

2. 构建CNN模型

inputSize = size(Xtrain, 2); % 输入层大小，即每个数据点的维度
numClasses = numel(unique(Ytrain)); % 输出层大小，即类别数
numFilters = 32; % 卷积核数量
filterSize = 5; % 卷积核大小
poolSize = 2; % 池化层大小

layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize)
    convolution1dLayer(filterSize, numFilters, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling1dLayer(poolSize, 'Stride', 2)
    convolution1dLayer(filterSize, numFilters, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling1dLayer(poolSize, 'Stride', 2)
    convolution1dLayer(filterSize, numFilters, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling1dLayer(poolSize, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'ValidationData', {Xtest, Ytest}, ...
    'ValidationFrequency', 50, ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

net = trainNetwork(Xtrain, Ytrain, layers, options); % 训练网络

3. 测试网络

Ypred = classify(net, Xtest); % 预测测试集
accuracy = sum(Ypred == Ytest) / numel(Ytest); % 计算准确率
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

以上是一个简单的一维CNN分类代码示例，其中使用了MATLAB内置的卷积神经网络工具箱。需要注意的是，这只是一个示例，实际应用中需要根据数据集和任务进行适当的调整。