分类预测 | Matlab实现BiLSTM-Attention-Adaboost基于双向长短期记忆神经网络融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别

分类预测 | Matlab实现BiLSTM-Attention-Adaboost基于双向长短期记忆神经网络融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别

目录

• 分类预测 | Matlab实现BiLSTM-Attention-Adaboost基于双向长短期记忆神经网络融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别

• 分类效果
• 基本描述
• 程序设计
• 参考资料

分类效果

基本描述

1.Matlab实现BiLSTM-Attention-Adaboost基于双向长短期记忆神经网络融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别。
2.自带数据，多输入，单输出，多分类。图很多、混淆矩阵图、预测效果图等等
3.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2023及以上。
4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

程序设计

• 完整程序和数据私信博主回复Matlab实现BiLSTM-Attention-Adaboost基于双向长短期记忆神经网络融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别。

%%  参数设置