分类预测 | Matlab实现CNN-LSTM-Attention高光谱数据分类
目录
- 分类预测 | Matlab实现CNN-LSTM-Attention高光谱数据分类
- 分类效果
- 功能概述
- 程序设计
- 参考资料
分类效果
功能概述
代码功能
该MATLAB代码实现了一个结合CNN、LSTM和注意力机制的高光谱数据分类模型，核心功能如下：
数据预处理
固定划分训练集（前705条）和测试集
特征归一化（mapminmax到[-1,1]区间）
数据重塑为LSTM所需的序列格式（num_dim×1×1的单元数组）
混合模型架构
核心模块
CNN模块：2个卷积层（32/64个滤波器）+ BN + ReLU + 最大池化
LSTM+Attention：128单元LSTM → 多头自注意力层（4头,16键维度）→ Dropout(0.3)
分类头：全连接层 + Softmax
训练与评估
优化器：Adam（初始LR=0.001，分段衰减）
正则化：L2(0.001) + Dropout
评估指标：准确率 + 混淆矩阵 + 预测对比图
特征可视化：t-SNE降维（优化perplexity/lr）
创新可视化
注意力层特征提取 → PCA(50) → t-SNE(2D)
参数网格搜索（perplexity=195, lr=270）
综合评分 = 0.7×轮廓系数 + 0.3×中心聚集度
技术亮点
混合架构优势
CNN提取局部空间特征 → LSTM捕获时序依赖 → 注意力聚焦关键波段
防过拟合设计
Dropout(0.3) + L2正则化 + 早停机制（验证集监控）
可视化创新
动态参数优化：自动选择最佳t-SNE参数组合
综合评分指标：结合聚类质量（轮廓系数）和特征紧密度（中心聚集）
工程实践
数据泄露防护：使用训练集归一化参数处理测试集
可重复性：rng(0)固定随机种子
高效特征提取：activations()直接获取注意力层输出
高光谱数据预处理
MSC (Multiplicative Scatter Correction) 是高光谱数据预处理的核心技术（Matlab代码不含此功能），主要用于消除光散射效应：
程序设计
- 完整程序和数据私信博主回复Matlab实现CNN-LSTM-Attention高光谱数据分类。
.rtcContent { padding: 30px; } .lineNode {font-size: 10pt; font-family: Menlo, Monaco, Consolas, "Courier New", monospace; font-style: normal; font-weight: normal; }
%% 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
rng('default');
%% 导入数据
res = xlsread('data.xlsx');
.rtcContent { padding: 30px; } .lineNode {font-size: 10pt; font-family: Menlo, Monaco, Consolas, "Courier New", monospace; font-style: normal; font-weight: normal; }
%% 网络架构
layers = [
sequenceInputLayer([num_dim 1 1], 'Name','input')
sequenceFoldingLayer('Name','fold')
% ============== CNN模块 ==============
convolution2dLayer([3 1],32, 'Padding','same', 'Name','conv1')
batchNormalizationLayer('Name','bn1')
reluLayer('Name','relu1')
maxPooling2dLayer([2 1], 'Padding','same', 'Name','pool1')
convolution2dLayer([3 1],64, 'Padding','same', 'Name','conv2')
batchNormalizationLayer('Name','bn2')
reluLayer('Name','relu2')
maxPooling2dLayer([2 1], 'Padding','same', 'Name','pool2')
% ====================================
sequenceUnfoldingLayer('Name','unfold')
flattenLayer('Name','flatten')
% ========== LSTM+注意力模块 ==========
lstmLayer(128, 'OutputMode','last', 'Name','lstm')
selfAttentionLayer(4,16, 'Name','attention')
dropoutLayer(0.3, 'Name','dropout')
% ====================================, x, refValue_norm); % 调用SHAP函数
end
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
