CNN-LSTM matlab分类代码

以下是一个简单的 CNN-LSTM 分类代码示例，使用 Matlab 实现，该代码假设您已经准备好了数据集。

% 定义超参数
numEpochs = 10;
miniBatchSize = 32;
sequenceLength = 200;
numClasses = 2;

% 加载数据集
[XTrain, YTrain, XValidation, YValidation] = loadDataset();

% 定义网络结构
inputSize = size(XTrain, 2);
numHiddenUnits = 100;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    convolution2dLayer([3 3], 32, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer([2 2], 'Stride', 2)
    lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 配置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'ExecutionEnvironment','cpu', ...
    'MaxEpochs',numEpochs, ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'SequenceLength',sequenceLength, ...
    'ValidationData',{XValidation,YValidation}, ...
    'ValidationFrequency',10, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练网络
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

% 对测试数据进行预测
YPred = classify(net, XTest);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest);
fprintf('Accuracy = %2.2f%%\n', accuracy*100);

在这个示例中，我们首先定义了一些超参数，例如训练周期数、小批量大小、序列长度和类别数。然后，我们加载了数据集并定义了网络结构，该网络结构包括卷积层、批量标准化层、ReLU 层、最大池化层、LSTM 层、全连接层、Softmax 层和分类层。接下来，我们配置了训练选项，并使用 `trainNetwork` 函数训练了网络。最后，我们使用 `classify` 函数对测试数据进行了预测，并计算了分类准确率。

请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据需要修改网络结构和训练选项。