// 构建CNN-LSTM模型model = Sequential()// 添加CNN层，包含卷积、激活和池化操作model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), activation='relu', input_shape=(n_timesteps, n_features, n_channels)))model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), activation='relu'))model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))model.add(Flatten())// 添加LSTM层model.add(LSTM(100, activation='relu'))// 添加全连接层和输出层model.add(Dense(50, activation='relu'))model.add(Dense(n_outputs, activation='softmax'))// 编译模型，定义损失函数和优化器model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])// 训练模型model.fit(trainX, trainy, epochs=20, batch_size=32, validation_data=(testX, testy))转化为伪代码

好的，以下是符合伪代码规范的CNN-LSTM算法伪代码：

// 定义CNN-LSTM模型结构
model = Sequential()
// 添加CNN层，包含卷积、激活和池化操作
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), activation='relu', input_shape=(n_timesteps, n_features, n_channels)))
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Flatten())
// 添加LSTM层
model.add(LSTM(100, activation='relu'))
// 添加全连接层和输出层
model.add(Dense(50, activation='relu'))
model.add(Dense(n_outputs, activation='softmax'))

// 编译模型，定义损失函数和优化器
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

// 训练模型
model.fit(trainX, trainy, epochs=20, batch_size=32, validation_data=(testX, testy))

以上是符合伪代码规范的CNN-LSTM算法伪代码，其中，我们使用Keras深度学习库来构建CNN-LSTM模型。首先，我们定义一个序列模型，并添加卷积层、池化层、LSTM层、全连接层和输出层。接着，我们使用compile函数来编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标。最后，我们使用fit函数来训练模型，在训练过程中，我们将训练数据和测试数据传入模型中，并指定训练的轮数和批次大小。