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雷达卡
MATLAB
实现基于
CNN-RNN
卷积神经网络（
CNN）结合循环神经网络（
RNN）进行多特征分类预测的详细项目实例
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面向多变量时序场景，融合卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）的多特征分类方案，旨在同时捕获局部形态与长程依赖，以提升对复杂序列的判别能力。现实数据通常具有多源异质、采样频率不一致、噪声强度波动及非平稳等特点，单一结构往往难以兼顾不同尺度的信息。CNN在局部模式提取方面具有显著优势，可高效识别突发脉冲、短周期波动、边缘与纹理式形态；RNN家族（尤其是LSTM/GRU）擅长对跨时间跨度的动态进行建模，能够记忆趋势、滞后效应与缓慢演化的语义。二者耦合后，网络既能提取高分辨率的时间片段特征，又能在更长的窗口上进行上下文整合，从而在工业监测、金融量化、医疗生理信号、智能交通与用户行为序列等场景形成稳定收益。
工程落地层面，还需关注数据标准化、长度不齐序列的批次训练、类别不平衡、滑动窗口切片策略、标签延迟对齐、批归一化与正则化的协同、学习率调度与早停 ...
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