Python实现基于GAF-PCNN-MATT格拉姆角场（GAF）和脉冲耦合神经网络（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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多特征分类预测是机器学习和信号处理领域的重要研究方向，广泛应用于医疗诊断、工业监控、金融分析等众多领域。随着数据类型和特征的多样化，传统的单一特征分类方法已难以满足复杂应用的需求。近年来，格拉姆角场（
Gramian Angular Field
，简称GAF）作为一种有效的时间序列数据可视化方法，能够将时间序列转换为二维图像，从而利用图像处理技术提取更多深层次特征。另一方面，脉冲耦合神经网络（
Pulse Coupled Neural Networks
，PCNN
）以其对图像纹理和结构信息的敏感性，在图像处理领域表现出强大的能力，能够有效捕获时序和空间特征的结合。此外，深度学习中多头注意力机制（
Multi-Hea ...