CNN-LSTM分类模型matlab代码

以下是一个简单的CNN-LSTM分类模型的Matlab代码示例：

% 加载数据集
load('data.mat')

% 定义神经网络模型
inputSize = size(XTrain{1});
numClasses = numel(categories(YTrain));

layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize(1:2),'Name','input')
    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same','Name','conv1')
    batchNormalizationLayer('Name','BN1')
    reluLayer('Name','relu1')
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2,'Name','pool1')
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same','Name','conv2')
    batchNormalizationLayer('Name','BN2')
    reluLayer('Name','relu2')
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2,'Name','pool2')
    lstmLayer(100,'Name','lstm')
    dropoutLayer(0.2,'Name','dropout')
    fullyConnectedLayer(numClasses,'Name','fc')
    softmaxLayer('Name','softmax')
    classificationLayer('Name','classification')];

% 设置训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
    'InitialLearnRate', 1e-3, ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'MiniBatchSize', 64, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

% 测试模型
YPred = classify(net,XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);
fprintf('测试集准确率为 %.2f%%\n',accuracy*100);

以上代码中，`data.mat`是一个加载了训练集和测试集数据的MATLAB数据文件，包含`XTrain`、`YTrain`、`XTest`和`YTest`四个变量。模型采用了类似于VGG网络的卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）来提取特征和序列建模，并以softmax层进行分类。训练过程采用了Adam优化器，最大训练轮数为50，批量大小为64。最终输出测试集的准确率。

请注意，这只是一个简单的示例，您需要根据您的具体问题和数据集进行相应的修改和调整。