SE注意力机制

yolov8结合se注意力机制提升检测效果 在这项工作中，我们专注于通道关系，并提出了一种新颖的架构单元，我们将其称为“挤压和激励”（SE）块，它通过显式建模通道之间的相互依赖性来自适应地重新校准通道方面的特征响应。我们证明，通过将这些块堆叠在...

评级：0 浏览量：2189 收藏量：1 资源大小：2.06MB 上传时间：2024-03-01

基于卷积-双向长短期记忆网络结合SE注意力机制(CNN-BiLSTM-SE Attention)的分类预测Matlab完整程序 基于卷积-双向长短期记忆网络结合SE注意力机制(CNN-BiLSTM-SE Attention)的分类预测Matlab完整程序 基于卷积神经网路-双向长短期记忆网络结合SE注意力机制的数据分类预测 1.运行环境Matlab2020b及以上； 2.输入12...

评级：5 浏览量：2849 收藏量：18 资源大小：185KB 上传时间：2023-04-03

Matlab实现基于CNN-LSTM-SE注意力机制的Excel数据分类预测 内容概要：本文介绍了如何利用Matlab实现基于卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及SE注意力机制的数据分类预测模型。该模型能够直接处理Excel格式的数据，通过readtable函数读取数据，并提供详细的代码...

评级：0 浏览量：4 收藏量：0 资源大小：1.93MB 上传时间：2025-07-28

基于卷积-长短期记忆网络结合SE注意力机制(CNN-LSTM-SE Attention)的分类预测(Matlab完整程序和数据） SE注意力机制则是在CNN的基础上，通过全局池化和自适应权重调整来提升模型对关键特征的敏感性。SE模块可以看作是对传统CNN的增强，它能根据全局信息自适应地调整不同通道的权重，使模型更加关注那些对任务有重大影响...

评级：5 浏览量：1270 收藏量：10 资源大小：185KB 上传时间：2023-04-03

基于CNN-BiLSTM-SE注意力机制的数据分类预测模型及其MATLAB实现 内容概要：本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、双向长短时记忆网络(BiLSTM)以及SE注意力机制相结合的数据分类预测模型。该模型旨在提升特征提取和分类预测的效果。具体来说，先利用CNN从输入数据中提取特征，再通过SE...

评级：0 浏览量：6 收藏量：0 资源大小：8.55MB 上传时间：2025-07-30

MATLAB实现SSA-CNN-LSTM-Attention数据分类预测（SE注意力机制）（含完整的程序，GUI设计和代码详解） 接着，通过CNN（卷积神经网络）提取局部特征，LSTM（长短期记忆网络）捕获长短期依赖关系，最后使用SE注意力机制提升模型对关键特征的关注。文档涵盖了项目背景、目标与意义、项目挑战、模型架构、模型代码实现、GUI...

评级：5 浏览量：76 收藏量：0 资源大小：62KB 上传时间：2024-12-13

基于CNN-BiLSTM-SE注意力机制的Matlab数据回归预测代码实现与应用 内容概要：本文详细介绍了如何使用卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）以及SE注意力机制构建数据回归预测模型的Matlab代码实现方法。首先解释了各个组件的作用，即CNN用于提取局部特征，BiLSTM捕捉...

评级：0 浏览量：25 收藏量：0 资源大小：1.61MB 上传时间：2025-04-27

基于MATLAB的CNN-LSTM结合SE注意力机制的时序数据分析与分类 内容概要：本文详细介绍了如何在MATLAB环境中构建一个结合卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)以及SE注意力机制的混合模型用于时序数据分类。首先进行数据预处理，确保输入数据符合模型要求。接着，通过CNN提取...

评级：0 浏览量：86 收藏量：0 资源大小：92KB 上传时间：2025-04-06

基于CNN-GRU-SE注意力机制的数据分类预测模型及其MATLAB实现 内容概要：本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和SE注意力机制的数据分类预测模型。该模型首先利用CNN进行特征提取，接着通过SE注意力机制为不同特征赋予不同权重，最后用GRU完成分类预测。整个模型...

评级：0 浏览量：4 收藏量：0 资源大小：15.59MB 上传时间：2025-07-30

基于TTAO-SE注意力机制的CNN-LSTM数据分类预测模型及其优化 该模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和SE注意力机制，并通过三角形拓扑结构优化算法（TTAO）对LSTM进行了优化。具体步骤包括：首先利用CNN提取数据特征，接着通过SE注意力机制为不同特征赋予...

评级：0 浏览量：21 收藏量：0 资源大小：22.33MB 上传时间：2025-05-23

MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测（SE注意力机制）（含完整的程序，GUI设计和代码详解） 具体技术包括单值奇异谱分析（SSA）、卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiGRU）和SE注意力机制。 适合人群：具备MATLAB编程基础，对时序数据分析和深度学习感兴趣的工程师和研究人员。 使用场景及目标：①...

评级：0 浏览量：68 收藏量：0 资源大小：60KB 上传时间：2024-12-13

基于TTAO-SE注意力机制的CNN-BiLSTM数据分类预测模型及其优化 该模型结合了卷积神经网络（CNN）、双向长短时记忆网络（BiLSTM）以及SE注意力机制，并利用TTAO算法优化了模型的关键参数如神经元数目、初始学习率和L2正则化参数。文中详细解释了各个组件的功能，包括CNN用于特征...

评级：0 浏览量：12 收藏量：0 资源大小：1.17MB 上传时间：2025-08-01

基于CNN-BiLSTM-SE注意力机制的时间序列预测模型及其MATLAB实现 结合卷积神经网络(CNN)、双向长短时记忆网络(BiLSTM)和SE注意力机制的时间序列预测模型。首先，通过CNN进行特征提取，利用其局部感知和权重共享能力从原始数据中捕捉有意义的特征。接着，采用SE注意力机制对不同特征...

评级：0 浏览量：2 收藏量：0 资源大小：6.11MB 上传时间：2025-07-30

Python 实现SSA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测（SE注意力机制）（含完整的程序，GUI设计和代码详解） 内容概要：本文详细介绍了一种基于SSA（奇异谱分析）、CNN（卷积神经网络）、BiLSTM（双向长短期记忆网络）和SE注意力机制的混合模型，用于复杂数据集的分类预测。该项目从数据预处理、特征提取、时间序列建模到注意...

评级：0 浏览量：70 收藏量：0 资源大小：62KB 上传时间：2024-12-12

【时序数据分析】Python实现基于SSA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测（SE注意力机制）的详细项目实例（含... 文档涵盖了项目背景、目标、挑战及解决方案，并详细描述了各模块的功能和技术细节，包括SSA的数据降噪、CNN的特征提取、BiGRU的时序建模及SE注意力机制的特征优化。最后，文档提供了具体的代码示例，展示了如何实现...

评级：0 浏览量：19 收藏量：0 资源大小：50KB 上传时间：2025-05-24

MATLAB实现CNN-BiLSTM-SE注意力机制用于时序数据分类预测 内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB构建一个结合卷积神经网络(CNN)、双向长短时记忆网络(BiLSTM)和SE注意力机制的深度学习模型，用于时序数据的分类预测。模型主要分为三个阶段：首先是CNN进行特征提取，接着...

评级：0 浏览量：27 收藏量：0 资源大小：6.56MB 上传时间：2025-04-07

基于GOOSE优化算法的CNN-LSTM结合SE注意力机制的数据分类预测模型 终极版 内容概要：本文介绍了一种新的数据分类预测模型，即基于GOOSE优化算法的卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)结合SE注意力机制的模型。GOOSE算法是一种2024年新提出的优化算法，主要用于优化CNN和LSTM的隐藏层...

评级：0 浏览量：7 收藏量：0 资源大小：10.92MB 上传时间：2025-08-01

MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列预测（SE注意力机制）（含模型描述及示例代码） 内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB实现鲸鱼优化算法（WOA）、卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）以及SE注意力机制构成的时间序列预测模型。文章解释了各组件的功能及其在解决时间序列预测中存在的...

评级：0 浏览量：53 收藏量：0 资源大小：32KB 上传时间：2025-03-11

基于蛇优化算法的CNN-LSTM与SE注意力机制融合模型用于数据分类预测 内容概要：本文介绍了一种创新的数据分类预测方法，即利用蛇优化算法（SO）优化卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)结合SE注意力机制的模型。具体来说，该模型分为三个部分：首先是CNN进行特征提取，接着通过SE...

评级：0 浏览量：17 收藏量：0 资源大小：553KB 上传时间：2025-05-29

基于TTAO-SE注意力机制的CNN-LSTM数据分类预测模型及其优化 高效版 该模型结合了卷积神经网络(CNN)用于特征提取、SE注意力机制用于特征加权以及经过三角形拓扑结构优化算法(TTAO)优化的长短时记忆网络(LSTM)用于最终的分类预测。具体来说，在MATLAB环境下实现了这一模型，通过对LSTM...

评级：0 浏览量：15 收藏量：0 资源大小：12.76MB 上传时间：2025-08-01

基于CNN-LSTM-SE注意力机制的Matlab数据分类预测代码实现（2020版及以上） 指南 利用卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及SE注意力机制进行数据分类预测的Matlab代码实现方法。首先解释了各个组件的作用：CNN用于提取局部特征，LSTM处理时间序列数据，而SE注意力机制则为不同特征分配...

评级：0 浏览量：6 收藏量：0 资源大小：1.13MB 上传时间：2025-07-28

SENetV2，SE注意力机制的变体 一种多分支的SE模块，不改变输入和输出

评级：0 浏览量：149 收藏量：0 资源大小：0B 上传时间：2023-12-04

基于GOOSE优化算法的CNN-LSTM结合SE注意力机制的时间序列分类预测模型 该模型结合了卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)以及SE注意力机制，并采用新提出的鹅优化算法(GOOSE)对LSTM的超参数进行优化。具体来说，CNN负责从输入数据中提取特征，SE注意力机制对这些特征进行加权处理，...

评级：0 浏览量：31 收藏量：0 资源大小：8.36MB 上传时间：2025-04-11

Attention鲸鱼优化算法（WOA）优化双向门控循环单元（BiGRU）结合注意力机制时间序列预测（SE注意力机制）... 内容概要：本文介绍了鲸鱼优化算法（WOA）优化双向门控循环单元（BiGRU）结合SE注意力机制的时间序列预测项目。项目旨在提升时序预测精度，改进优化算法，解决传统方法的局限性，扩大应用广度，并推动深度学习与优化...

评级：0 浏览量：12 收藏量：0 资源大小：40KB 上传时间：2025-05-31

Python 实现SSA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测（SE注意力机制）（含模型描述及示例代码） 内容概要：本文介绍了基于奇异谱分析（SSA）、卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和SE注意力机制的复杂数据集分类预测混合模型。文章首先阐述了数据分类预测的重要性和传统方法的局限性，接着提出了...

评级：0 浏览量：130 收藏量：0 资源大小：39KB 上传时间：2025-02-18

利用CNN-BiLSTM-SE注意力机制实现数据回归预测的Matlab代码，基于2020版及以上版本 如何使用卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）以及SE注意力机制构建数据回归预测模型的Matlab代码实现方法。首先解释了各个组件的作用及其在模型中的位置，接着展示了具体的模型架构搭建步骤，包括...

评级：0 浏览量：6 收藏量：0 资源大小：1.05MB 上传时间：2025-07-28

MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）（含模型描述及示例代码） 其他说明：通过本项目，读者可以掌握SSA、CNN、BiGRU以及SE注意力机制的组合使用技巧，并了解到如何在MATLAB环境下完成复杂算法的实现，最终得到可视化形式的结果展示以供解读。此外，文章还强调了在实际部署过程中...

评级：0 浏览量：29 收藏量：1 资源大小：34KB 上传时间：2025-02-20

CNN-LSTM-Attention冠豪猪优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）（含完整的... 该模型结合了冠豪猪优化（CPO）算法、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和SE注意力机制，提高了模型在时序数据上的预测精度和解释能力。文档覆盖了从项目背景、目标、挑战、特点、应用领域到模型架构、...

评级：0 浏览量：69 收藏量：1 资源大小：54KB 上传时间：2024-12-29

CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）（含完整的... 内容概要：本文详细介绍了一个多变量回归预测项目，利用MATLAB实现基于麻雀搜索算法（SSA）优化的卷积神经网络（CNN）、长短期记忆神经网络（LSTM）和SE注意力机制的融合模型。项目背景基于对传统模型局限性的分析，...

评级：0 浏览量：67 收藏量：0 资源大小：53KB 上传时间：2024-12-23

Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）... 内容概要：本文档详细介绍了如何使用Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention优化多变量回归预测模型，特别是引入了SE注意力机制。该模型旨在处理具有复杂时序性和多变量特性的数据，特别适用于金融、能源、气象、交通等多...

评级：0 浏览量：64 收藏量：0 资源大小：56KB 上传时间：2024-12-29

MATLAB实现CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测（含模型描述及... 文章阐述了模型的基本架构和各个组成部分的功能，具体包括卷积神经网络（CNN）用于提取局部时间特征，门控循环单元（GRU）用于捕捉长期依赖关系，SE注意力机制则增强了对有效特征的关注度。文中强调了三个主要的技术...

评级：0 浏览量：22 收藏量：0 资源大小：29KB 上传时间：2025-02-28

Matlab实现OOA-CNN-LSTM-Attention鱼鹰算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）... 内容概要：本文介绍了如何在MATLAB中实现一种结合鱼鹰优化算法（OOA）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和SE注意力机制的混合模型，用于多变量回归预测。项目旨在解决传统时间序列预测方法在处理复杂非...

评级：0 浏览量：30 收藏量：0 资源大小：36KB 上传时间：2025-04-17

MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量回归预测（SE注意力机制）（含完整的程序，GUI设计和代码详解） 内容概要：本文介绍了一个利用 MATLAB 实现的多变量时间序列预测模型，该模型结合了奇异谱分析（SSA）、卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和 Squeeze-and-Excitation（SE）注意力机制。通过信号分解、空间...

评级：5 浏览量：43 收藏量：0 资源大小：50KB 上传时间：2024-12-25

MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention卷积神经网络-双向门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测（含模型... SE注意力机制则增强了关键要素的关注力度，三者的联用显著增强了模型在非线性、不确定性强的时间序列上的表现力。 模型的应用范围覆盖能源生产与消费的预测、城市交通流量优化、金融市场投资风险防控以及制造业设备...

评级：0 浏览量：26 收藏量：0 资源大小：30KB 上传时间：2025-02-24

基于蛇优化算法的CNN-LSTM与SE注意力机制融合模型用于数据分类预测 · 时序数据分析 内容概要：本文介绍了一种创新的数据分类预测方法，即利用蛇优化算法（SO）优化卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)结合SE注意力机制的模型。该模型分为三个主要部分：CNN负责从原始数据中提取空间特征，SE模块...

评级：0 浏览量：6 收藏量：0 资源大小：516KB 上传时间：2025-08-01

CNN-LSTM-Attention冠豪猪优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）（含模型... 内容概要：本文档详细介绍了基于Matlab实现的CPO-CNN-LSTM-Attention模型，该模型结合了冠豪猪优化算法（CPO）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和SE注意力机制，用于多变量时间序列预测。项目旨在解决...

评级：0 浏览量：43 收藏量：0 资源大小：33KB 上传时间：2025-04-16

卷积神经网络（CNN）+门控循环单元（GRU）融合注意力机制时间序列预测（SE注意力机制）的详细项目实例（含... 内容概要：本文档详细介绍了一个基于鲸鱼优化算法（WOA）优化卷积神经网络（CNN）+门控循环单元（GRU）融合注意力机制（SE注意力机制）的时间序列预测项目。项目旨在通过WOA优化CNN和GRU的超参数，结合Attention机制...

评级：0 浏览量：22 收藏量：0 资源大小：42KB 上传时间：2025-05-31

毕业论文设计 MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）（含完整的程序和代码... 内容概要：本文详细介绍了一个基于鲸鱼优化算法（WOA）、卷积神经网络（CNN）、双向门控循环单元（BiGRU）和SE注意力机制的时间序列预测模型的构建和实现。模型在处理多变量时间序列数据时，通过WOA优化超参数、CNN...

评级：0 浏览量：83 收藏量：0 资源大小：579KB 上传时间：2024-12-05

基于CNN-GRU-SE注意力机制的数据分类预测模型：融合卷积神经网络、门控循环单元与SE注意力机制的基本流程及... 基于CNN-GRU-SE注意力机制的数据分类预测模型：融合卷积神经网络、门控循环单元与SE注意力机制的基本流程及应用实例分析,基于卷积神经网络-门控循环单元结合SE注意力机制的数据分类预测（CNN-GRU-SE） 基于MATLAB...

评级：0 浏览量：60 收藏量：0 资源大小：6.65MB 上传时间：2025-02-06

MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测（SE注意力机制）（含完整的程序和代码详解） 该模型通过多阶段的特征提取，包括SSA降噪、CNN特征提取、BiLSTM建模和SE注意力机制，有效提升了时间序列分类和预测的准确性和鲁棒性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战、特点与创新、应用领域、效果预测、模型架构、...

评级：0 浏览量：64 收藏量：0 资源大小：55KB 上传时间：2024-12-05

基于CNN-LSTM与SE注意力机制的时序数据分析及应用(MATLAB实现) · 时序数据分析 系统版 内容概要：本文介绍了一种融合卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)以及SE注意力机制的混合模型，在MATLAB环境下用于时序数据分类预测。文中详细解释了模型的工作流程，从卷积层的空间特征提取开始，经过SE模块...

评级：0 浏览量：5 收藏量：0 资源大小：13.83MB 上传时间：2025-07-29

Python 实现CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测（含模型描述... 内容概要：本文介绍了如何用 Python 实现一种融合了卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)以及 SE 注意力机制的新型复合模型来处理多输入多输出预测任务(MIMO)的方法论及其具体应用场景。首先从实际案例出发，指出...

评级：0 浏览量：28 收藏量：0 资源大小：35KB 上传时间：2025-02-18

Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）... 内容概要：本文档详细介绍了如何使用Matlab实现基于POA-CNN-LSTM-Attention的多变量回归预测模型，特别强调了SE注意力机制的应用。项目旨在解决复杂时间序列数据的预测问题，通过结合鹈鹕优化算法（POA）优化卷积...

评级：0 浏览量：28 收藏量：0 资源大小：35KB 上传时间：2025-04-17

MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）（含完整的程序，GUI设计和代码详解... SSA用于分解时间序列中的趋势和周期成分，CNN提取局部特征，BiGRU捕捉长短期依赖，SE注意力机制增强重要特征权重。通过多个实际应用场景的验证，该模型展示了在金融市场分析、能源需求预测、制造业生产调度等领域的...

评级：5 浏览量：41 收藏量：0 资源大小：55KB 上传时间：2024-12-17

MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列预测（SE注意力机制）（含完整的程序，GUI设计和代码详解） 内容概要：本文介绍了如何在MATLAB中实现基于鲸鱼优化算法（WOA）、卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和SE注意力机制的时间序列预测模型。项目背景涉及金融、医疗、工业等领域的时间序列预测，主要...

评级：0 浏览量：52 收藏量：0 资源大小：50KB 上传时间：2024-12-16

基于TTAO-SE注意力机制的CNN-LSTM时序数据分类预测模型及其应用 该模型结合了卷积神经网络(CNN)用于特征提取、注意力机制(SE)进行特征精选以及长短期记忆网络(LSTM)捕捉时间依赖关系，并采用三角形拓扑优化算法(TTAO)进行参数优化。文中详细展示了模型的构建过程，包括特征提取...

评级：0 浏览量：25 收藏量：0 资源大小：19.35MB 上传时间：2025-04-11

MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量回归预测（SE注意力机制）（含模型描述及示例代码） 该模型整合了奇异谱分析（SSA）、卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）以及SE注意力机制，通过信号分解、空间特征提取、时序依赖建模和特征加权优化等步骤，显著提升了预测精度。文章详细描述了模型的架构设计...

评级：0 浏览量：29 收藏量：0 资源大小：34KB 上传时间：2025-04-04

Python 实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）（含完整的程序，GUI设计和代码详解... 文章首先背景介绍和项目的理论基础，随后逐步讲解了数据预处理、SSA 分解、CNN 和 GRU 模型构建、SE 注意力机制的应用、模型训练与评估，以及 GUI 界面的设计和实现。此外，文章还包括了模型部署和应用的实际案例，...

评级：0 浏览量：61 收藏量：0 资源大小：61KB 上传时间：2024-12-12