神经网络matlab仿真

毕业设计：基于深度学习的天气短期风速预测系统 神经网络 人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、检测的实现最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑
Krin_IT·2024-02-02 01:53

毕业设计：深度学习在文本情感分类中的研究与实践

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备
Krin_IT·2024-02-02 01:52

深度学习：人工智能的新篇章

深度学习是人工智能领域的一项重要技术，通过模拟人脑神经网络的工作原理，实现了对大规模数据的学习和模式识别。
GIS遥感数据处理应用·2024-02-02 00:07

人工智能与大数据：技术前沿与实践

近年来，随着深度学习和神经网络的崛起，人工智能在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著突破。1.1深度学习与神经网络深度学习是机器学习的一个子集，通过构建多层
吾忆da·2024-02-01 23:03

【用模糊神经网络控制器来实现一个控制系统】

用模糊神经网络控制器来实现一个控制系统问题的阐述：网络结构：学习方法：问题的阐述：需要用模糊神经网络控制器来实现一个控制系统，使得输入变量e和ec的范围为[-2,2]，并且达到目标误差emin=0.001
数据科学与艺术的贺公子·2024-02-01 23:02

【深度学习】全连接神经网络

全连接神经网络全连接神经网络的结构整体结构神经网络：类似神经元，前一层可以不断地传递给下一层。神经网络模型由多个单元结构组成。
wmh1024·2024-02-01 22:13

NLP任务之Named Entity Recognition

深度学习的实现方法：双向长短期记忆网络（BiLSTM）:BiLSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，能够捕捉序列数据中的长期依赖关系。
sunshine2853·2024-02-01 21:27

深度学习侧信道攻击的集成方法

深度学习侧信道攻击的集成方法深度学习侧信道攻击的集成方法项目背景与意义摘要项目链接作者数据集CHESCTF数据集ASCADFIXEDKEY数据集ASCADRANDOMKEY数据集代码代码执行神经网络深度学习侧信道攻击的集成方法项目背景与意义在
OverlordDuke·2024-02-01 21:46

深度学习的进展

2、深度学习与传统机器学习的区别3、深度学习的应用领域二、深度学习基本原理1、神经网络的基本结构（1）什么是神经网络？（2）神经网络基本结构2、激活函数的作用和选择（1）什么是激活函数？
ღ᭄陽先生꧔ꦿ᭄·2024-02-01 21:07

计算神经网络的反向传播过程

看书的时候看到这句：“x”节点的反向传播将正向传播时的输入值翻转，乘以上游传过来的导数后，再传给下游。想了半天没明白什么叫输入值翻转，于是用链式求导法算了一遍，就是返回的导数乘本身导数，给我人算麻了原文
Luzichang·2024-02-01 20:22

并网逆变器学习笔记7---下垂控制MATLAB仿真

参考文献：基于复合型虚拟阻抗与自适应下垂控制的并联逆变器功率均分策略---施家博一、下垂控制原理在逆变器并联系统容易发生输出功率分配不均的问题，不均匀分配会导致系统环流的增加，对逆变器以及负载造成严重影响，所以并联逆变器的稳定运行和精确的功率分配尤为重要。最常用方法是下垂控制，原理是通过对输出电压的频率与幅值进行控制，进而对有功和无功进行分配，该方法不需要逆变器之间互相通讯，系统扩容方便。研究方向
该用户已躺平@·2024-02-01 20:39

DeiT

仅用一台8-GPU的服务器对DeiT模型进行3天训练，就在ImageNet基准测试中达到了84.2%的top-1准确率，并且训练阶段未使用任何外部数据，该结果可以与顶尖的卷积神经网络（CNN）媲美。
Valar_Morghulis·2024-02-01 17:38

WQ7034AX蓝牙音频芯片规格书阅读

支持BT/BLE5.3协议栈和BLE音频，有一个HiFi5DSP(数字信号处理器)和一个NPU(神经网络处理单元)支持复杂的多麦克风上行降噪和低功耗关键字识别算法。
复业思维20240108·2024-02-01 15:14

《图机器学习》-GNN 《A Single Layer of a GNN》

ClassicalGNNLayer1、GCN2、GraphSAGE3、GAT三、GNNLayerinPractice四、StackingGNNLayers一、ASingleLayerofaGNN单层的神经网络包括两个部分
白色的生活·2024-02-01 15:50

SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现mRMR-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现
机器学习之心·2024-02-01 14:01

故障诊断 | 一文解决，CNN-SVM卷积神经网络-支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断|一文解决，CNN-SVM卷积神经网络-支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）模型描述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）和支持向量机
机器学习之心·2024-02-01 14:01

SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现mRMR-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab
机器学习之心·2024-02-01 14:00

深度学习中的各种数据增强

引言随着深度学习在计算机视觉的广泛应用，以卷积神经网络为代表的深度学习模型取得了突破性的进展。
一枚爱吃大蒜的程序员·2024-02-01 14:06

深度学习中的各种数据增强方法大全

随着深度学习在计算机视觉的广泛应用，以卷积神经网络为代表的深度学习模型取得了突破性的进展。
程序员奇奇·2024-02-01 14:35

【论文阅读笔记】Transformer-XL

本文提出的Transformer-XL神经网络架构可以在不打破
没啥信心·2024-02-01 12:16

大创项目推荐 题目：基于深度学习的中文汉字识别 - 深度学习 卷积神经网络 机器视觉 OCR

文章目录0简介1数据集合2网络构建3模型训练4模型性能评估5文字预测6最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的中文汉字识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1数据集合学长手有3755个汉字（一级字库）的印刷体图像数据集，我们可以利用它们进行接下来的375
laafeer·2024-02-01 11:02

二、MMsegmentation 配置教程+训练教程+模型测试（ 服务器）

时间：2022年4月8日内容：训练MMSegmentation中的deeplabv3深度神经网络如果想要系统的学习，可以参考官方文档：https://mmsegmentation.readthedocs.io
当像鸟飞向你的山·2024-02-01 10:05

【计算机视觉】万字长文详解：卷积神经网络

一、计算机视觉概述如果输入层和隐藏层和之前一样都是采用全连接网络，参数过多会导致过拟合问题，其次这么多的参数存储下来对计算机的内存要求也是很高的解决这一问题，就需要用到——卷积神经网络这是一种理解卷积的角度
Yaoyao2024·2024-02-01 09:50

基于仿射区间的分布式三相不对称配电网潮流算法matlab仿真

目录1.课题概述2.系统仿真结果3.核心程序与模型4.系统原理简介5.完整工程文件1.课题概述基于仿射区间的分布式三相不对称配电网潮流算法matlab仿真。
可编程芯片开发·2024-02-01 09:50

【神经网络第三期】RBF神经网络基本原理和模型应用

目录1.RBF神经网络基本概2.RBF神经网络结构模型3.RBF神经网络的学习算法4.相关模型应用1.RBF神经网络基本概径向基函数（RadicalBasisFunction,RBF）是多维空间插值的传统技术
不想当个技术宅·2024-02-01 08:19

【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于PNN概率神经网络

课题名称：基于PNN的乳腺肿瘤诊断分类及预测版本日期：2023-06-15运行方式:直接运行PNN0501.m文件即可代码获取方式：私信博主或QQ：491052175模型描述：威斯康辛大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度〉，这些特征与
不想当个技术宅·2024-02-01 08:19

【Matlab仿真第一期】蚁群算法在机器人二维路径规划中的应用——栅格地图

移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。它会要求机器人依据某个或某些优化原则（如最小能量消耗、最短行走距离、最短行走时间等），在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的优化路径。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题，都要完成路径规划、定位和避障任务。应用蚁群算法求解机器人路径优化问题的主要步骤包含以下：（1）输入由0和1组成的矩阵表示机器人需要寻找最优路径的地图
不想当个技术宅·2024-02-01 08:48

【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于自适应SPREAD-PNN概率神经网络

课题名称：基于自适应SPREAD-PNN的乳腺肿瘤诊断分类及预测版本日期：2023-06-15运行方式:直接运行PNN0501.m文件即可代码获取方式：私信博主或QQ：491052175模型描述：威斯康辛大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、
不想当个技术宅·2024-02-01 08:15

【通信系统仿真系列】8位16位64位等任意数量用户CDMA直接序列扩频通信系统的Matlab仿真

8位16位64位等任意数量用户CDMA直接序列扩频通信系统的Matlab仿真前言模型缺点原理码元扩频扩频码叠加调制解调二项分布中心极限定理最优解调的实现解扩&码元判决实验结果仿真代码代码说明代码下载链接代码可修改的参数主函数双极性码生成模块
sys_rst_n·2024-02-01 08:10

雷达DoA估计的跨行业应用--麦克风阵列声源定位（Matlab仿真）

一、概述麦克风阵列：麦克风阵列是由一定数目的声学传感器（麦克风）按照一定规则排列的多麦克风系统，而基于麦克风阵列的声源定位是指用麦克风拾取声音信号，通过对麦克风阵列的各路输出信号进行分析和处理，得到一个或者多个声源的位置信息。麦克风阵列系统的声源定位技术研究意义在于：输入的信息只有两个方向难以确定声源的位置，人类的听觉系统主要取决于头和外耳气压差声波实现声源定位。假使没有这个压力差，只能定位在平面
奔袭的算法工程师·2024-02-01 07:52

二维平面阵列波束赋形原理和Matlab仿真

1波束赋形基本原理实现波束赋形的最基本的方法是对各个天线阵元的信号进行适当延迟后相加，使目标方向的信号同相叠加得到增强，而其他方向均有不同程度的削弱，该方法通常用于模拟信号.数字信号可以通过对各个天线阵元的信号乘以复加权系数后相加，如图1。图1波束赋形基本原理2阵列信号模型将该天线阵放置于XYZ坐标中，阵面置于YOZ平面上，建立如图2所示的坐标系。阵面左下角天线位于坐标原点，将坐标原点阵元设为参考
奔袭的算法工程师·2024-02-01 07:47

应用keras建立ANN模型.

介绍：Keras是一个开源的神经网络库，它基于Python语言，并能够在多个深度学习框架上运行，包括TensorFlow、Theano和CNTK。
取名真难.·2024-02-01 07:34

大创项目推荐 题目：基于深度学习的人脸表情识别 - 卷积神经网络 大创项目推荐 代码

文章目录0简介1项目说明2数据集介绍：3思路分析及代码实现3.1数据可视化3.2数据分离3.3数据可视化3.4在pytorch下创建数据集3.4.1创建data-label对照表3.4.2重写Dataset类3.4.3数据集的使用4网络模型搭建4.1训练模型4.2模型的保存与加载5相关源码6最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的人脸表情识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学
laafeer·2024-02-01 07:29

计算机设计大赛 深度学习 python opencv 动物识别与检测

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2
iuerfee·2024-02-01 07:59

告警关联分析系统

针对通信网络告警数量巨大，设备复杂多样，难于实现故障定位问题，浪潮通信信息系统有限公司提出了一种告警分析与故障精确定位专家系统，基于框架式规则知识库和多种推理机导控策略引擎，利用基于人工智能语言的逻辑和基于神经网络的推理相结合的方式
weixin_33859844·2024-02-01 07:34

SCI一区 | Matlab实现TSOA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention凌日优化算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现TSOA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention凌日优化算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现
机器学习之心·2024-02-01 06:27

1.25GAN生成网络对抗模型，框架，损失函数

GANLAB在线工具可以主要用来鉴别真假GAN基本结构先是原始的图像，然后经过扁平化处理，变为9*1的一维向量，接着给神经网络，有9个权重参数就是说图片的特征被分扁平化为一个一维向量，然后这个一维向量各个维度的特征按照各自权重参数给到神经网络进行处理
CQU_JIAKE·2024-02-01 06:08

【YOLO系列】 YOLOv4之BN、CBN、CmBN(附代码)

一、BN论文下载：BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift1、背景在神经网络训练过程中
江湖小张·2024-02-01 03:30

【GitHub项目推荐--大语言模型课程】【转载】

LargeLanguageModelCourseLargeLanguageModelCourse（大型语言模型课程）是一个开源项目，该课程分为三个部分：LLM基础：涵盖了数学、Python和神经网络的基础知识
旅之灵夫·2024-02-01 03:16

深度学习之循环神经网络 （基础）

循环神经网络简称为RNN，（之前讲到的卷积神经网络简称为CNN）。以前我们在使用全链接网络的时候，我们将这种网络叫做Dense或者是Deep。Dense链接指的是全链接的。
丘小羽·2024-02-01 02:04

python机器学习——简单神经网络算法回归分析

利用python实现简单的神经网络算法回归分析2023年亚太杯数学建模C题可以使用这个代码进行分析importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromtensorflow.keras.model
EchoToMe·2024-02-01 02:32

存内计算——发展史与近期成果

随着大数据时代的到来，存内计算由于其结构特点以及摩尔定律的“失效”，被认为是提升处理器能效和性能以及加速神经网络运算的新出路。接下来我们将从存内计算的源头出发，介绍它的发展史与近期取得的成果。
存内计算开发者·2024-02-01 02:16

AI时代-GPT4 AIGChip框架开发

由深度神经网络(dnn)驱动的人工智能(AI)领域最近经历了翻天覆地的变化，这导致了对专业AI加速器的迫切需求。人工智能卓越的能力和复杂的工作性质进一步放大了这一需求。
存内计算开发者·2024-02-01 02:16

图神经网络自监督学习工具箱 - CPT-HG（一）

WeChatSearchApplicationDepartment,TencentInc.】ContrastivePre-TrainingofGNNsonHeterogeneousGraphs核心要点文章旨在解决现有预训练图神经网络方法仅仅适用于同质图
processor4d·2024-02-01 02:23

【免费分享】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断

主要内容《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM
科研工作站·2024-02-01 02:03

人工智能与机器学习——开启智能时代的里程碑

写在前面前言人工智能与机器学习的概述监督学习、无监督学习和强化学习的基本原理监督学习：无监督学习：强化学习：机器学习的算法和方法常见的机器学习算法和方法线性回归：决策树：支持向量机：神经网络：人工智能与机器学习的应用领域人工智能与机器学习的未来发展结论
洁洁！·2024-02-01 01:32

误码率曲线matlab代码,matlab画误码率曲线

16QAM理论误码率与实际误码率MATLAB仿真程序_数学_自然科学_专业资料。...BPSK误码率仿真_信息与通信_工程科技_专业资料。
柏自立·2024-02-01 00:53

吴恩达 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

第一步理解数据划分对于一个需要解决的问题的样本数据，在建立模型的过程中，数据会被划分为以下几个部分：训练集（trainset）：用训练集对算法或模型进行训练过程；验证集（developmentset）：利用验证集（又称为简单交叉验证集，hold-outcrossvalidationset）进行交叉验证，选择出最好的模型；测试集（testset）：最后利用测试集对模型进行测试，获取模型运行的无偏估计
西部小笼包·2024-01-31 23:33

知识蒸馏（paper翻译）

不幸的是，使用整个模型集合进行预测非常麻烦，并且计算成本可能太高，无法部署到大量用户，尤其是在单个模型是大型神经网络的情况下。Caruana和他的合作者[1]已经证明，可以将集成中的知识压缩
蓝羽飞鸟·2024-01-31 23:18

【深度学习】【BN】batch normalization（批量归一化）详解

开山之作：#BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift时间：2015年训练深层神经网络是十分困难的
忘却的旋律dw·2024-01-31 23:16
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