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🔥 内容介绍

卷积神经网络（CNN）是一种广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的深度学习模型。在CNN中，卷积层和池化层可以有效地提取图像的特征，而全连接层则可以将这些特征映射到类别上。然而，这种传统的CNN模型并没有考虑到不同特征之间的关联性，因此可能会出现一些分类错误的情况。为了解决这个问题，我们可以引入注意力机制来增强CNN的分类能力。

注意力机制是一种模仿人类视觉注意机制的机制，它可以根据输入的不同特征，自动地调节它们的权重，从而使得模型更加关注重要的特征。在CNN中，我们可以将注意力机制加入到卷积层中，从而实现对不同特征的加权。

具体来说，我们可以将卷积层的输出作为注意力机制的输入，然后通过一个全连接层来计算每个特征的权重。这里的全连接层可以看作是一个分类器，它的输入是卷积层的输出，输出是每个特征的权重。在计算完权重之后，我们可以将它们与卷积层的输出相乘，从而得到加权后的特征。最后，我们可以将这些加权后的特征送入全连接层，从而得到最终的分类结果。

在实现CNN-attention模型时，我们需要注意以下几点：

1. 注意力机制的计算需要额外的计算量，因此可能会增加模型的训练时间和计算复杂度。

2. 在计算特征权重时，我们可以使用不同的方法，比如基于sigmoid函数或softmax函数的方法。这些方法的选择会影响模型的性能和收敛速度。

3. 在训练CNN-attention模型时，我们需要使用适当的损失函数和优化器来最小化分类误差。

4. 在测试CNN-attention模型时，我们需要注意权重的可解释性和模型的泛化能力。

总之，CNN-attention模型是一种基于注意力机制的卷积神经网络，它可以有效地增强模型的分类能力，特别是在处理复杂的图像和语音数据时。通过合理地设计模型结构和训练策略，我们可以实现高效、准确的数据分类。​

📣 部分代码

%%  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​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';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 = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 吴小晴.基于CNN的双向LSTM注意力机制垃圾邮件分类的研究与分析[D].南昌大学,2020.

[2] 周文远,王名扬,井钰.基于AttentionSBGMC模型的引文情感和引文目的自动分类研究[J].数据分析与知识发现, 2021(012):005.

[3] 王吉俐,彭敦陆,陈章,等.AM-CNN:一种基于注意力的卷积神经网络文本分类模型[J].小型微型计算机系统, 2019, 40(4):5.DOI:CNKI:SUN:XXWX.0.2019-04-004.

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

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7 电力系统方面

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9 雷达方面

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