神经网络模式识别matlab

k-Wave仿真例程：创建超声换能器并绘制声场分布

以下是安装k-Wave的一般说明【注意：确保您的系统上安装了MATLAB，因为k-Wave是一
声场仿真·2024-01-19 14:04

【信号与系统】【北京航空航天大学】实验四、幅频、相频响应和傅里叶变换

一、实验目的1、掌握利用MATLAB计算系统幅频、相频响应的方法；2、掌握使用MATLAB进行傅里叶变换的方法；3、掌握使用MATLAB验证傅里叶变换的性质的方法。
不是AI·2024-01-19 14:04

MATLAB学习笔记

第一章MATLAB简介第二章矩阵与数值数组2.1数组的创建直接输入法直接输入法就是在命令窗口中直接输入数组中的所有元素，在输入数组时必须遵循以下的规定。
宽容人厚载物·2024-01-19 14:03

AI大模型里经常提到的“炼丹”、“挖矿”、“蒸馏”是什么意思？

“炼丹”、“挖矿”、“蒸馏”这些术语都来自于机器学习和深度学习领域，特别是在训练大型神经网络模型时常用到。炼丹：这是一个来自中国的网络用语，原意是道教中的炼金术，用来寻求长生不老的药丹。
AI明说·2024-01-19 14:02

基于博弈论的频谱分配(MATLAB实现)

代码：clcclearallB=15;BER=10^(-4);K=1.5/(logm(0.2/BER));SNR=[8,10];k=log2(1+K.*SNR);r1=10;r2=12;x=0;y=1;z=1;%b=[0,0];%c=x+y*(sum(b));%p=r.*k.*b-b.*c;a(1)=0.001;fori=1:300a(2)=0.001;forj=1:300eigenvalue(1
贾贾2023·2024-01-19 14:32

基于Cplex的发电机组经济运行优化(MATLAB实现)

场景设定：1）假设有N=3个不同类型的发电厂。2）这些工厂中的每一个都具有最大功率容量，并且在开启时具有最小容量。3）调度时间尺度为24h，时间步长为1h。预测的电力需求由周期函数/随机分布/正态分布给出。4）一个时间单位运行工厂i的成本由下式二次函数给出:Q_i*(P_i)^2+C_i*P_i其中P_i中是来自工厂的输送功率P_i。代码：clear;clc;%%初始化参数NTPNunits=3;
贾贾2023·2024-01-19 14:01

鼠害监测站特点有哪些

这种系统融合了机器视觉、模式识别、大数据和深度学习等技术，实现了对害鼠的365天×24小时连续动态监测和智能识别分类。
thhj123·2024-01-19 14:52

R语言--ELM极限学习机（elmNNRcpp包）

极限学习机(ExtremeLearningMachine)是一种单隐含层前馈神经网络(Single-hiddenLayerFeedforwardNeuralNetwork)。特点是输入层和隐含层的连接
FTDdata·2024-01-19 14:13

【知识---深度学习中的Softmax说明及使用】

这通常用于神经网络的输出层，以获得每个类别的概率。Softm
fyc300·2024-01-19 14:24

[SS]语义分割_转置卷积

2、运算步骤二、常见参数一、概念1、定义转置卷积（TransposedConvolution），也被称为反卷积（Deconvolution）或逆卷积（InverseConvolution），是一种卷积神经网络中常用的操作
IAz-·2024-01-19 14:22

轮胎侧偏刚度线性插值方法

一、trucksim取数据步骤一步骤二二、数据导入到matlab中利用simulink的lookuptable模块1是侧偏角；2是垂直载荷；输出是侧向力。侧向力除以侧偏角就是实时的侧偏刚度。
weixin_43796045·2024-01-19 13:03

如何提升大模型的推理和规划能力：思维链 CoT + 由少至多提示 Least-to-Most Prompting

2021年，OpenAI在训练神经网络过程中有一个意外发现。神经网络他可以很好地模仿现有的数据，很少犯错误。
Debroon·2024-01-19 13:01

idx-ubyte文件解析

2017-11-1902:19Mnist手写数字数据库是著名的神经网络入门级训练集，它图像文件的后缀名一般为idx3-ubyte,图像标签文件后缀名为idx1-ubyte。
lindorx·2024-01-19 12:12

YOLOv8改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是华为VanillaNet主干配合BiFPN实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验，其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制
Snu77·2024-01-19 12:36

多模型图像特征可视化

卷积可视化可以帮助深度学习研究者更好地理解卷积的概念和原理，从而更好地设计和优化卷积神经网络。
伪_装·2024-01-19 11:31

IMDB电影评论的情感分析——paddle

项目地址：IMDB电影评论的情感分析-飞桨AIStudio星河社区(baidu.com)1.实验介绍1.1实验目的理解并掌握循环神经网络的基础知识点，包括模型的时序结构、模型的前向传播、反向传播等掌握长短时记忆网络
伪_装·2024-01-19 11:23

基础知识点学习

数据类型[int8:-2^7~2^7-1（有符号8位整数）uint8:0-2^8（无符号8位整数）]int16uint16int32uint32int64uint64MATLAB中数值的默认存储类型为双精度浮点类型
七斤_e209·2024-01-19 11:38

【CNN】卷积神经网络CNN输出特征图计算+参数量计算+计算量计算

目录一、输出特征图大小计算1.一维（通道）输入数据1.1步长stride为1，padding为01.2增加步长stride，padding不动1.3增加步长stride，同时还增加padding2.n维（通道）输入数据二、卷积网络参数量计算2.1权重weights的参数量：2.2偏差bias的参数量：2.3总参数量就为：三、卷积网络计算量计算一、输出特征图大小计算1.一维（通道）输入数据假设输入图
桐秋廿·2024-01-19 11:03

Keras学习记录

Keras学习笔记keras.iokeras.io-zhkeras-cnKeras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端．Keras
深思海数_willschang·2024-01-19 11:28

表示学习内容摘录 《深入浅出神经网络：GNN原理解析》

4.1.1表示学习的意义机器学习算法的性能严重依赖于数据的特征，因此在传统机器学习中，大部分的工作都在于数据的处理和转换上，以期得到好的特征使得机器学习算法更有效。这样的特征工程是十分费时费力的，这也暴露了传统机器学习方法中存在的问题，这些方法没有能力从数据中去获得有用的知识，而特征工程的目的则是将人的先验知识转化为可以被机器学习算法识别的特征，以弥补其自身的缺点。如果存在一种可以从数据中得到有判
认知计算_茂森·2024-01-19 11:25

机器学习入门总结和各类常用神经网络汇总(第二篇)

（七）GAN（generativeadversarialnetwork）生成式对抗网络GAN的核心为，让一个简单的随机的分布，经过网络的计算后生成一个有规律的分布。例如一张图片或者一段声音。这个网络主要分成两个部分：generator、discriminator。他们两个的工作分别为，一个用于生产图片，另一个用来判断生产出来的图片够不够真实。GAN是很难训练出来的，首先generator和disc
小黄不头秃·2024-01-19 11:20

机器学习--Matplotlib

是专门用于开发2D图表(包括3D图表)以渐进、交互式方式实现数据可视化简单的Matplotlib画图—以折线图为例matplotlib.pyplot模块matplotlib.pytplot包含了一系列类似于matlab
江江江江江江江江江·2024-01-19 10:18

机器学习（一）—— 简介

参考书籍《机器学习和深度学习：原理、算法、实战》文章目录1工业界流行的机器学习算法2机器学习3深度学习4预备知识5监督学习与无监督学习1工业界流行的机器学习算法线型回归逻辑回归决策树随机森林梯度提升机人工神经网络卷积神经网络循环神经网络贝叶斯技术支持向量机进化方法马尔可夫逻辑网络隐马尔可夫模型生成对抗网络
奶盖加芝士·2024-01-19 10:15

神经网络算法 - 一文搞懂自然语言处理

目录一、NLP的本质二、NLP的原理三、NLP的应用一、NLP的本质核心逻辑：NLP就是人类和机器之间沟通的桥梁！NLP（自然语言处理）定义：NLP是一种机器学习技术，使计算机能够解读、处理和理解人类语言。语言翻译与沟通的桥梁：人类通过语言来交流，狗通过汪汪汪来交流。机器也有自己的交流方式，那就是数字信息。不同的语言之间是无法沟通的，需要翻译才能交流，NLP就是人类和机器之间沟通的桥梁！为什么NL
之乎者也··2024-01-19 09:42

ResNet

目录一、ResNet介绍1、深度网络的退化问题2、退化问题的应对方式(残差学习)3、ResNet的网络结构二、代码实现1、ResNet块2、ResNet-18模型3、训练模型一、ResNet介绍残差神经网络
奉系坤阀·2024-01-19 09:50

Python数据分析案例36——基于神经网络的AQI多步预测(空气质量预测)

案例背景不知道大家发现了没，现在的神经网络做时间序列的预测都是单步预测，即(需要使用X的t-n期到X的t-1期的数据去预测X的t期的数据)，这种预测只能预测一个点，我需要预测X的t+1期的数据就没办法了
阡之尘埃·2024-01-19 08:36

李沐《动手学深度学习》线性神经网络 softmax回归

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归目录系列文章一、softmax回归（一）问题背景（二）网络架构
丁希希哇·2024-01-19 08:36

一个简单的KNN实现方法

对于许多离散问题，经过神经网络解决再通过softmax之后每一个值在[0,1]之间的连续变量，想要将其离散化，即离散化到每个元素都是binary-variable，即0-1，这时可以用KNN方法，其实就是找到与这个向量的方差最小的
远离科研，保命要紧·2024-01-19 08:03

神经网络激活函数--Sigmoid、Tanh、Relu、Softmax

本文主要总结了Sigmoid、Tanh、Relu、Softmax四种函数；给出了函数的形式，优缺点和图像。sigmoid和Tanh函数的导数简单，但是可能出现梯度弥散。ReLU函数仅保留正元素，有良好的特性。Softmax一般是用于分类最后一层的归一化。目录1.Sigmoid函数2.Tanh函数3.Relu函数4.Softmax函数四种函数的图像：1.Sigmoid函数形式：特点：Sigmoid函
远离科研，保命要紧·2024-01-19 08:27

2019-09-22 Matlab 2018a的下载安装与激活

教程：原文链接：https://blog.csdn.net/gaoyu1253401563/article/details/89182385参考博文：https://blog.csdn.net/LeonSUST/article/details/84038216软碟通的注册码进行激活：https://blog.csdn.net/zch19960629/article/details/89304475
可乐W·2024-01-19 08:20

matlab simulink 汽车制动纵向动力学建模

1、内容简介这个公式排版太难了，截图吧436-可以交流、咨询、答疑2、内容说明汽车行驶状态车所受到的纵向力（受到驱动力，滚动阻力，空气阻力，加速阻力，坡道阻力等），根据受力的平衡关系，建立制动动力学方程：中，为滚动阻力，为空气阻力，为坡道阻力，为加速阻力，为发动机制动力，为制动器制动力)1.滚动阻力:(其中G为汽车重力，f为滚动阻力系数，α为坡道角)2.空气阻力:(其中为空气阻力系数，A为汽车迎风
studyer_domi·2024-01-19 07:47

汽车abs matlab仿真模糊pid控制

1、汽车ABS的控制原理在现代的汽车上，ABS防抱死的控制原理基本上是在每个车轮上都安装一个车轮转动速度的传感器，将相关的各个车轮转速的信号传送到汽车的电子控制装置ECU）。电子控制装置ECU）会按照各车轮转速传感器传来的信号进行综合，然后对每个车轮的运动状况进行监测和判断，从而发出相关的控制指令。而制动的压力调节装置通常由HCU、组合阀、电动泵和储液罐等构成一个单独的整体，并将通过制动管路、制动
studyer_domi·2024-01-19 07:47

matlab实现车辆自适应巡航系统acc控制

1、内容简介一个简单的实例2542、内容说明ACC是自适应巡航控制的缩写，是自动自适应巡航控制的电源。它由车钥匙控制，为汽车音响等一些设备供电。一般ACC可以低速进入巡航。除了高速路况，还可以应用于城市路况，不用太担心堵车走走停停的状态。汽车的传感器(雷达)会根据前方汽车和汽车的行驶状态(距离和速度)向执行器(油门、刹车、档位)发送指令，从而决定是加速还是减速，或者退出巡航。自适应巡航最基本的功能
studyer_domi·2024-01-19 07:16

matlab/simulink汽车带可变阻尼的半主动悬架系统模型

1、内容简介汽车带可变阻尼的半主动悬架系统模型308-可以交流、咨询、答疑2、内容说明被动悬架的系统模型图1.1汽车被动悬架模型根据牛顿第二运动定律可得到被动悬架系统度的车辆动力学模型的运动微分方程如下：其中：是车身质量是轮胎质量；是轮胎刚度；是悬架减震弹簧的刚度；是阻尼系数；是非簧载质量的垂直位移；是簧载质量的垂直位移；是路面垂直位移。半主动悬架系统的模型图1.2半主动悬架系统模型从以上两个模型
studyer_domi·2024-01-19 07:16

基于matlab_simulink汽车三自由度模型仿真

汽车三自由度操控模型1.1建模假设：•1、汽车车速不变。•2、不考虑切向力对轮胎特性的影响。•3、侧向加速度不大于0.3－0.4g。•4、前轮转角不大，不考虑前轮左右的区别。•5、不考虑非悬架质量的倾角。•6、不考虑空气动力作用。•7、侧倾中心与非悬架质心等高，前后一样。•8、左右对称。假设汽车的结构：•前面是独立悬架。•后面是纵置半椭圆板簧。•车厢侧倾引起：前轮外倾角变化；后轴发生轴转向；左右侧
studyer_domi·2024-01-19 07:45

MATLAB的汽车操纵稳定性仿真分析

0引言随着道路的改善，特别是高速公路的发展，汽车以100km/h或更高车速行驶的情况是常见的。现代轿车设计的最高车速一般常超过200km/h，有的运动型轿车甚至超过300km/h。因此，汽车的操纵稳定性日益受到重视，成为现代汽车的重要使用性能之一。1前轮转向车辆的操纵性能计算机模型汽车以恒速行驶时，汽车只有沿y轴的侧向远动与绕z轴的横摆运动两个自由度。此外，汽车的侧向加速度限定在0.4g以内，轮胎
studyer_domi·2024-01-19 07:45

一区优化直接写：KOA-CNN-BiLSTM-Attention开普勒优化卷积、长短期记忆网络融合注意力机制的多变量回归预测程序！

适用平台：Matlab2023版及以上KOA开普勒优化算法，于2023年5月发表在SCI、中科院1区Top顶级期刊《Knowledge-BasedSystems》上。
预测及优化·2024-01-19 07:33

AIGC笔记--特征线性调制（FiLM）层的实现

目录1--特征线性调制层的作用2--特征线性调制层的实现3--论文实例1--特征线性调制层的作用特征线性调制（Feature-wiseLinearModulation，FiLM）层是一种神经网络模块，它可以用来实现特征的条件调整
晓晓纳兰容若·2024-01-19 07:02

深度学习(1)--基础概念

(RGB)二.神经网络基础1.得分函数：(1).输入的图片经过
GodFishhh·2024-01-19 07:51

深度学习(2)--卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。一.卷积网络基础概念传统网络是一维的，而卷积网络是三维的。
GodFishhh·2024-01-19 07:51

基于深度学习的交通标志检测和识别（从原理-环境配置-代码运行）

基于深度学习的交通标志检测和识别是一种先进的计算机视觉技术，利用深度神经网络模型来准确地检测和识别道路上的各种交通标志。
毕设阿力·2024-01-19 07:20

深度学习笔试题（一）

CA、卷积神经网络有反馈连接。B、增加多层感知机的隐层层数，测试集的分类错误会减
beyond谚语·2024-01-19 07:50

神经网络分为哪几层？

神经网络的层数可以根据具体架构和应用场景有所不同，但通常包括以下几种基本层：输入层（InputLayer）：这是神经网络的第一层，负责接收输入数据。在输入层中，每个神经元代表了数据集中的一个特征。
CA&AI-drugdesign·2024-01-19 07:13

查看神经网络中间层特征矩阵及卷积核参数

可视化featuremaps以及kernelweights，使用alexnet模型进行演示。1.查看中间层特征矩阵alexnet模型，修改了向前传播importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasF#对花图像数据进行分类classAlexNet(nn.Module):def__init__(self,num_classes=100
mango1698·2024-01-19 06:23

【MATLAB基础绘图第19棒】绘制小提琴图

MATLAB绘制小提琴图小提琴图（ViolinPlot）案例1：基础绘制参考小提琴图（ViolinPlot）小提琴图（ViolinPlot）可用于展示多组数据的分布状态和概率密度。
WW、forever·2024-01-19 05:55

【MATLAB基础绘图第18棒】绘制箱型图

MATLAB绘制箱型图箱型图（Boxplots）案例1：基本绘制案例2：设置不同填充色案例3：设置背景不同填充色参考箱型图（Boxplots）案例1：基本绘制如下图（出自论文-J2018-MeteorologicalandHydrologicalDroughtontheLoessPlateau
WW、forever·2024-01-19 05:24

YOLOV2网络剪枝

对神经网络进行剪枝这个想法并不新奇，可追溯至1900年（YanLecun的工作-http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-90b.pdf）。
立夏陆之昂·2024-01-19 05:18

Darknet_yolov2综述入门整理

接着上次的神经网络，这次整理一下Darknet，yolov2首先得先了解Darknet,是深度学习框架，总的来说深度学习框架提供了一些列的深度学习的组件（对于通用的算法，里面会有实现），当需要使用新的算法的时候就需要用户自己去定义
立夏陆之昂·2024-01-19 05:48

Matlab-2016深度相机标定

实验的时候是在ROS下进行标定的，之前写过，最近发现MATLAB标定工具导出来的图是在最适合不过写论文了，就重新做了一遍1.应用程序里找到CameraCalibration工具箱2.加载待标定的图像除了
立夏陆之昂·2024-01-19 05:17

图像生成之条件生成对抗网络（CGAN）

在原文中，作者指出扩大神经网络模型去适应大量的预测输出类别是很有挑战性的，所以作者提到，利用来自其他模态的附加信息去解决这个问题:例如，通过使用自然语言语料库来学习标签的向量表示，因为几何关系具有语义意义
Wilson_Hank·2024-01-19 05:34
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