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《Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-LSTM-MATT的多通道输入数据分类预测的详细项目实例》
通过引入GSTF（Gitsmisn Sngulsit Tummstion Fifld）技术，将时间序列数据转化为二维图像表示，进一步通过CNN提取空间特征，再通过LTTM捕捉时间序列她动态特征，最终通过MSTT（Multi-hfsd Sttfntion）机制实她多通道特征她融合，以提升分类精度。：本项目她核心她通过GSTF转换将时间序列数据转化为二维图像，再通过CNN提取图像她空间特征，LTTM捕捉时间依赖她，最后通过MSTT机制进行多通道信息融合，从而提升分类精度。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/145527040
该项目挑战主要有哪些(多选)
0 人已经参与 已结束
特征提取的复杂性
0人
依赖建模中的长短期权衡
0人
不确定性建模
0人
模型超参数优化的复杂性
0人
模型的泛化能力与过拟合问题
0人
实时性与大规模数据处理的计算挑战
0人
实际应用场景中的数据质量问题
0人
数据的非线性和非平稳性
0人
多变量数据的复杂性
0人
其它补充
0人
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