基于CNN-BILSTM-Attention的分类预测模型（Matlab代码）
简介
本资源提供了一个基于卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BILSTM）结合注意力机制（Attention）的分类预测模型。该模型适用于多特征输入单输出的二分类及多分类任务。代码使用Matlab编写，适用于2020版本及以上的Matlab环境。
功能特点
- 多特征输入单输出：支持多特征输入，适用于二分类及多分类任务。
- 模型结构：结合了CNN、BILSTM和Attention机制，能够有效提取和融合时间序列数据中的特征。
- 代码注释详细：程序内注释详细，方便用户理解和修改。
- 数据替换方便：用户可以直接替换数据进行模型训练和预测。
- 可视化输出：程序可输出分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，便于结果分析。
使用说明
- 环境要求：
- Matlab 2020及以上版本。
- 数据准备：
- 准备你的数据集，确保数据格式符合模型输入要求。
- 替换数据：
- 根据程序中的注释，替换数据路径或数据内容。
- 运行程序：
- 运行Matlab代码，程序将自动进行模型训练和预测，并输出相关图表。
- 结果分析：
- 查看输出的分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，分析模型的性能。
注意事项
- 请确保Matlab版本为2020及以上，否则可能无法正常运行。
- 替换数据时，请注意数据格式和路径的正确性。
贡献
欢迎对本项目进行改进和优化，如有任何问题或建议，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。