分类预测 | MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)多特征分类预测

分类预测 | 分类预测 | MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)多特征分类预测

预测效果

基本介绍

本次运行测试环境MATLAB2020b
总体而言，CNN用作特征(融合)提取，然后将输出的feature映射为序列向量输入到GRU当中。

模型描述

• 卷积门阀循环神经网络处理特征抽取与分类。该模型主要由向量处理层、卷积层、GRU层和分类输出层4个部分组成。
• 卷积核数对分类准确率的影响：卷积核数在一定程度上会影响分类的精确度。卷积核数太小时，分类准确率有所欠缺；而卷积核数超过一定数目后，准确率无明显变化。
• 卷积核大小对分类准确率的影响：采用小卷积核模型的分类准确率要高于大卷积核模型的分类准确率。卷积核越大，GRU单次接受的词语个数越多，GRU单次接受的个数过多，相邻的GRU输入的相关性就会减弱，不利于序列建模。
• GRU隐层节点数对分类准确率的影响：隐层节点数的变化对分类准确率的影响不大，对二分类数据集，只需设置隐层节点数为较小的数值，就可获得较高的准确率。而对于多分类数据，隐层节点数太小时，模型表达能力不足，分类准确率较低。

程序设计

• 完整源码私信博主。

%% 训练混合网络
% rng(0);
% 训练
CNNGRUnet = trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);
%-------------------------------------------------------------------------------------
%% CNN-GRU数据输出
%% 训练误差集评价
ACCtrain = sum(YPred_Train == YrTrain)./numel(YrTrain);
disp('CNN-GRU训练ACC');
disp(ACCtrain)
%-------------------------------------------------------------------------------------
%% 测试集误差评价
ACCtest = sum(YPred_Test == YrTest)./numel(YrTest);
disp('CNN-GRU测试ACC');
disp(ACCtest)
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学习总结

结合CNN与GRU提出卷积门阀循环神经网络的本分类方法。通过引入卷积结构提取多尺度组合特征，辅助高层特征学习，从而丰富了GRU的特征输入。同时，引入Softmax分类器，使学习到的特征在类内紧凑。在后续研究中，还会继续优化和改进所提出模型的算法、结构与参数设置，以进一步提高模型分类识别能力。

参考资料

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