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雷达卡
MATLAB
实现基于
GAF-PCNN-MATT
格拉姆角场（
GAF）结合脉冲耦合神经网络（
PCNN
）融合多头注意力机制进行多特征分类预测的详细项目实例
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随着人工智能和机器学习技术的迅猛发展，传统的机器学习方法已无法满足复杂数据分析和预测任务的需求。脉冲耦合神经网络（
PCNN
）作为一种生物启发的神经网络，凭借其良好的时序特性和局部耦合能力，广泛应用于图像处理、模式识别等领域。与传统的神经网络相比，
PCNN
具有更强的非线性建模能力和动态响应性，能够有效处理复杂的模式信息。随着多种先进技术的融合，
PCNN
与其他深度学习模型的结合逐渐成为一种趋势，特别是在多特征分类预测领域，
PCNN
的优势愈加凸显。
然而，单纯依赖
PCNN
进行多特征分类预测时，仍存在一些局限性。例如，网络训练效率低、模型的泛化能力不足、特征信息提取不充分等问题。为了突破这些瓶颈，近年来的研究开始尝试将
PCNN
与其他强大技术进行融合，其中，格拉姆角场（
GAF）和多头注意力机制（
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