光纤震动事件分类：CNN+GMLP模型实验对比方法

如果您的设计是在CNN后面接GMLP，您可以选择与以下方法进行实验对比：

1. 传统机器学习方法：与传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等比较性能。

2. 其他深度学习模型：与其他深度学习模型进行比较，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、变压器模型（Transformer）等。

3. 基于传统CNN的模型：将您的设计与仅使用CNN进行分类的模型进行比较，以评估GMLP对于光纤震动事件分类的改进效果。

4. 基于图像处理的方法：如果您的输入数据是基于图像的，您可以将您的设计与其他基于图像处理的方法进行比较，如卷积神经网络（CNN）等。

5. 其他相关研究：查找与光纤震动事件分类相关的其他研究，选择与您的方法和实验条件相似的方法进行对比。

请注意，选择适当的对比方法应考虑到数据集、实验条件和研究领域的特点。您可以根据具体情况选择合适的对比方法，并在实验中考虑多个性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）来评估您的设计的性能。