CNN-LSTM的MATLAB代码

以下是一个简单的CNN-LSTM模型的MATLAB代码示例，其中使用了Convolution2D、LSTM和FullyConnected层：

% 定义CNN-LSTM网络
layers = [
    % 输入层
    imageInputLayer([28 28 1])
    
    % 卷积层
    convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 1)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    % 最大池化层
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    
    % LSTM层
    sequenceInputLayer(13)
    lstmLayer(16)
    
    % 全连接层
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

% 定义训练参数
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'InitialLearnRate', 0.01);

% 加载数据集
[XTrain, YTrain] = digitTrain4DArrayData;

% 训练CNN-LSTM模型
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

上述代码中，定义了一个包含卷积层、最大池化层、LSTM层和全连接层的CNN-LSTM模型，使用SGD优化器进行训练，训练了10个epoch。最后使用了MNIST数据集中的手写数字图片进行了训练。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体任务和数据进行更改和调整。