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及文章作者：机器学习之心
摘要：一区霜冰优化算法！RIME-CNN-LSTM-MATT多特征分类预测
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基本介绍
1.Matlab实现RIME-CNN-LSTM-MATT霜冰算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测，RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention；
多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)：Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，进而对输入序列进行加权求和。注意力能够帮助模型在处理序列数据时，对不同位置的信息进行适当的加权，从而更好地捕捉序列中的关键信息。
2.数据输入12个特征，输出4个类别，main.m是主程序，其余为函数文件，无需运行；
3.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数；
4.可视化展示分类准确率；
5.运行环境matlab2023b及以上。
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数据集
2.2
运行效果
完整代码链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpybmZpv
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%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 读取数据res = xlsread('data.xlsx');%% 分析数据num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别）num_dim = size(res, 2) - 1; % 特征维度num_res = size(res, 1); % 样本数（每一行，是一个样本）num_size = 0.7; % 训练集占数据集的比例res = res(randperm(num_res), :); % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）flag_conusion = 1; % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上）%% 设置变量存储数据P_train = []; P_test = [];T_train = []; T_test = [];%% 划分数据集for i = 1 : num_classmid_res = res((res(:, end) == i), :); % 循环取出不同类别的样本mid_size = size(mid_res, 1); % 得到不同类别样本个数mid_tiran = round(num_size * mid_size); % 得到该类别的训练样本个数P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集输出P_test = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入T_test = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)]; % 测试集输出end%% 数据转置P_train = P_train'; P_test = P_test';T_train = T_train'; T_test = T_test';%% 得到训练集和测试样本个数M = size(P_train, 2);N = size(P_test , 2);%% 数据归一化[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = categorical(T_train)';t_test = categorical(T_test )';%% 数据平铺% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致P_train = double(reshape(P_train, num_dim, 1, 1, M));P_test = double(reshape(P_test , num_dim, 1, 1, N));%% 数据格式转换for i = 1 : Mp_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i);endfor i = 1 : Np_test{i, 1} = P_test( :, :, 1, i);end%% 优化算法参数设置SearchAgents_no = 8; % 数量Max_iteration = 10; % 最大迭代次数dim = 3; % 优化参数个数lb = [1e-3,10 1e-4]; % 参数取值下界(学习率，隐藏层节点，正则化系数)ub = [1e-2, 30,1e-1]; % 参数取值上界(学习率，隐藏层节点，正则化系数)
嗯，细心的你会发现：https://mbd.pub/o/slowtrain/work
博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析。科研课题模型定制/横向项目模型仿真/职称学术论文辅导/模型程序讲解均可联系本人唯一QQ1153460737（其他均为盗版，注意甄别）
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