MATLAB卷积神经网络cnn 第14页

Root finding part

LabReport#1-Rootfindingpart1Math9Due2/5(seeCanvasfordetails)Instructions:SubmityourreportasaMatlablivescript

nicename5·2024-02-11 06:01

使用深度学习进行序列分类

查阅了很多深度学习的资料，大部分都是针对图像和语音的识别问题，且基本都是卷积神经网络，对处理序列问题不是很适合，处理序列问题还是使用RNN(Recurrentneuralnetwork)&LSTM(longshorttermmemorynetworks

小白lite·2024-02-11 06:00

MATLAB实现随机森林回归算法

随机森林回归是一种基于集成学习的机器学习算法，它通过组合多个决策树来进行回归任务。随机森林的基本思想是通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行平均或投票来提高模型的准确性和鲁棒性。以下是随机森林回归的主要特点和步骤：决策树的构建：随机森林由多个决策树组成。每个决策树都是通过对原始数据进行有放回的随机抽样（bootstrap抽样）来训练的。此外，在每次分裂节点时，算法随机选择一个特征子集进行分裂，

AI Dog·2024-02-11 06:00

【Matlab】聚类方法_基于DBSCAN的密度聚类

【Matlab】聚类方法_基于DBSCAN的密度聚类1.基本思想2.数据集介绍3.文件结构4.详细代码及注释5.运行结果1.基本思想基于DBSCAN的密度聚类的基本思想是：对于任意一个点，如果在它的ε-

敲代码两年半的练习生·2024-02-11 06:53

159基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类

基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类，聚类结果效果好，DBSCAN不要求我们指定集群的数量，避免了异常值，并且在任意形状和大小的集群中工作得非常好。

顶呱呱程序·2024-02-11 06:22

季节性预测matlab,去除时间序列季节性周期的方法

参考文献用NQT方法去除时间序列的季节性周期(譬如金融、流量等时间序列以一年为周期，当时间序列样本的采样点小于一年时，如日流量、月流量等，这个季节性周期是非常明显的)。该方法的基本思路是：1、给定一组时间序列观测值s(t),t=1,2,…T；2、将该序列按升序排列，计算Weibull绘点位置Fs[s(t)]；3、根据Fs[s(t)]，根据标准正态分布N(0，1)的累积分布函数(CDF)的反函数得到

weixin_39769740·2024-02-11 05:10

时间序列预测之ARMA、ARIMA序列及季节性序列matlab实现

ARMA是一种平稳时间序列模型，即均值和协方差不随时间的平移而改变。ARMA有三种类型AR序列MA序列ARMA序列但是由于ARMA只能处理平稳序列，而现实中的问题往往有趋势性或周期性等。为了得到平稳序列，我们对数据进行差分运算，使得新序列成为平稳序列，就能够进行ARMA分析，因此ARIMA模型，是在ARMA的基础上多了差分运算，使得其能够处理的序列范围增加了。ARIMA序列例题1：clc,clea

Icy Hunter·2024-02-11 05:09

深度学习图像分类相关概念简析+个人举例2（CNN相关原理概念与计算）

（2）卷积神经网络：英文全称ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN是一种常用于图像分类的深度学习模型，其主要特点是包含了卷积层和池化层，能够提取图像的局部特征。

是lethe先生·2024-02-11 04:50

深度学习图像分类相关概念简析+个人举例3（CNN相关补充，附详细举例代码1）

【1】激活函数（ActivationFunction）：在深度学习（CNN）中，激活函数用于引入非线性性质，帮助模型学习复杂的关系。常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。

是lethe先生·2024-02-11 04:50

实战讲解C#如何调用Matlab导出的.NET Library

编写Matlab脚本，文件名：array_sum_avg.mfunction[sum_float,avg_float]=array_sum_avg(arr)%计算数组的和sum_float=sum(arr

秦建辉·2024-02-11 04:48

Day 12 每天两句英文

FromCNN.com:WrittenbyJ.Herb,M.Raju,K.Collins,andPBrown.Note:Canyousummarizethesecondparagraph?

那撸多多·2024-02-11 04:22

【外刊D70】职场穿搭新时尚：休闲，但不失专业范儿

今天这篇来自CNN的新闻，就会向大家介绍成功男士如今的穿搭宝典。现实中的他们是否会让无数少女的美梦幻灭？男生又能向他们取到什么“职场穿衣经”呢？让我们赶紧跟着Zurini老师一起走进今天的新闻

沧海随云·2024-02-11 03:15

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记

北邮鲁鹏老师课程笔记无监督学习聚类K-means降维线性降维主成分分析非线性降维自编码特征学习密度估计贝叶斯决策生成模型生成模型的应用生成模型分类密度估计参考密度估计分类显示的密度估计PixelRNNandPixelCNNVariationalAutoencoders

暖焱·2024-02-11 02:14

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-08-实例分割-北邮鲁鹏老师课程笔记

计算机视觉与深度学习-08-实例分割-北邮鲁鹏老师课程笔记MaskR-CNNMaskR-CNN

暖焱·2024-02-11 02:13

深度学习的新进展：从模型架构到应用领域的创新

第一部分：深度学习模型架构的新进展（800字）-卷积神经网络（CNN）的创新：近年来，卷积神经网络在计算机视觉领域取得了重要突破。例如，残差

梓德原·2024-02-11 02:11

【开源计算机视觉库OpencV详解——超详细】

获取帮助和文档1.介绍OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开放源码的计算机视觉和机器学习库，它由一系列C函数和少量C++类构成，并提供了Python、Ruby、MATLAB

程序员不想YY啊·2024-02-11 01:00

matlab多个图例,Matlab 画多个图例( Plot multiple legends )

用matlab画图时，发现线太多，生成的图例，遮盖了曲线。于是想画成多个图例，然后可以自由拖动。废话不多说，2)代码(设置多个图例的部分在最后20行)；1)效果。

阿洋AyOuNg·2024-02-10 23:39

BatchNorm介绍：卷积神经网络中的BN

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。在输入神经网络之前可以对数据进行处理让数据消除共线性，但是这样的话输入层的激活层看到的是一个分布良好的数据，但是较深的激活层看到的的分布就没那么完美了，分布将变化的很严重。这样会使得训练神经网络变得更加困难。所以添加BatchNorm层，在训练的时候BN层使用batch来估计数据的均值和方差，然

是Dream呀·2024-02-10 23:03

matlab日常笔记

桃子酱紫君·2024-02-10 20:05

东北天、地心地固、WGS84转换-代码

matlab\\C++\\python版本，均与matlab自带函数进行过对比前段时间项目中因为涉及不同目标在地球大环境下的搜寻问题，需要针对不同目标计算各种坐标系的转换，最终统一放到地球WGS84坐标系下进行计算

或许是柒柒·2024-02-10 19:08

【全网最低价】司守奎《数学建模算法与应用》第三版pdf+数学建模资料（非常详细的算法学习和路线）小白推荐

文章末尾有电子版PDF文件链接2.算法学习流程及详细过程主要算法：工具箱推荐遗传算法-beatxbx工具箱，求解速度很快，并行计算LIBSVM-比MATLAB自带工具箱好用得多yamlip，特别推荐，统一优化求解工具箱由于文件很多

阿贵学长·2024-02-10 18:17

TensorFlow(3)CNN中的函数

tf.nn.conv2d()函数参数介绍：tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)input：输入参数，具有这样的shape[batch,in_height,in_width,in_channels]，分别是[batch张图片,每张图片高度为in_height,每张图片宽度为in_width

山阴少年·2024-02-10 15:43

MATLAB环境下一维时间序列信号的同步压缩小波包变换

时频分析相较于目前的时域、频域信号处理方法在分析时变信号方面，其主要优势在于可以同时提供时域和频域等多域信号信息，并清晰的刻画了频率随时间的变化规律，已被广泛用于医学工程、地震、雷达、生物及机械等领域。线性时频分析方法是将信号分解为时域和频域中基的加权和，例如短时傅里叶变换STFT和小波变换WT。短时傅里叶变换利用短窗口沿时间尺度移动以对信号进行切片，可以获得每个片段的局部傅里叶谱，揭示信号的变化

哥廷根数学学派·2024-02-10 15:10

大模型基础架构的变革：剖析Transformer的挑战者（上）

有在原Transformer架构基础上微调改良的，也有采用传统RNN模型的思想的架构，还有以CNN为基础模型的架构，更有将Transformer和其他RNN、CNN架构结合的混合架构模型。

深度人工智能·2024-02-10 15:09

一维自编码深度学习去噪效果如何？我用实验告诉你

使用自编码做有监督学习降噪，使用卷积神经网络，最好效果的PSNR达到22.94。原图，加噪声图片和去噪图片的效果是这

科技州与数据州·2024-02-10 13:05

隐写分析steganalysis深度学习Deep learning卷积神经网络CNN

引言：图像隐写将秘密图像嵌入到载体图像，并尽可能少地修改图像的内容和统计特征，秘密信息可以在两个domain中嵌入：spatialdomain和frequencydomain.空域隐写微量修改像素值，频域隐写通常应用于JPEG图像，通过改变离散余弦变换(DCT)系数来实现。LSB算法将秘密信息嵌入到像素值的最低有效位，算法简单但改变了图像的统计特征。目前提出了许多自适应隐写算法（如空域的那三种)，

夜枭子·2024-02-10 12:32

Efficient feature learning and multi-size image steganalysis based on CNN【Zhu-Net基于高效特征学习与多尺度图像隐写分析】

摘要对于隐写分析，许多研究表明卷积神经网络比传统机器学习方法的两部分结构具有更好的性能。然而，仍然有两个问题需要解决：降低隐写分析特征映射的信噪比和对任意大小的图像进行隐写分析。

CV误会了我·2024-02-10 12:01

Convolutional Neural Networks for No-Reference Image Quality Assessment 论文翻译

ConvolutionalNeuralNetworksforNo-ReferenceImageQualityAssessment论文翻译TranslationAbstract1Introduction2RelatedWork3CNNforNR-IQA3.1NetworkArchitecture3.2LocalNormalization3.3Pooling3.4ReLUNonlinearity3.5

亚里·2024-02-10 12:30

JPEG图像格式加速神经网络训练--使用DCT训练CNN

JPEG图像格式加速神经网络训练JPEG图像格式加速神经网络训练工作原理DCT系数与JPEG直接利用DCT系数阶段1:数据准备步骤1:读取JPEG文件结构步骤2:提取量化表和Huffman表步骤3:解析图像数据步骤4:反量化步骤5:获取DCT系数阶段2:输入处理预处理1:正规化（Normalization）预处理2:中心化（Centering）预处理3:选择性剔除预处理4:量化系数补偿预处理5:重

kadog·2024-02-10 12:00

基于蒙特卡洛的电力系统可靠性分析matlab仿真,对比EDNS和LOLP

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1.课题概述电力系统可靠性是指电力系统按可接受的质量标准和所需数量不间断地向电力用户供应电力和电能量的能力的量度，包括充裕度和安全性两个方面。发电系统可靠性是指统一并网的全部发电机组按可接受标准及期望数量满足电力系统的电力和电能量需求的能力的量度。发电系统可靠性指标可以分为确定性和概率性两类。过去曾广泛应用确定性可靠性指标来指导电力

可编程芯片开发·2024-02-10 12:44

二、编译内核及内核开发的特点

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，滤波估计、多传感器信息融合，机器学习

Mindtechnist·2024-02-10 11:36

【5G NR】【一文读懂系列】移动通讯中使用的信道编解码技术-卷积码原理

目录一、引言二、卷积编码的发展历史2.1卷积码的起源2.2主要发展阶段2.3重要里程碑三、卷积编码的基本概念3.1基本定义3.2编码器框图3.3编码多项式3.4网格图(Trellis)描述四、MATLAB

瑶光守护者·2024-02-10 10:09

matlab 画光束等相面,拉盖尔高斯光束_厄米高斯光束MATLAB仿真 - 范文中心

激光原理by贾而穑130212114厄米高斯光束MATLAB仿真其中主程序文件：plotHermiteGaussianBeams.m子程序文件：HermitePoly.m程序如下：plotHermiteGaussianBeams.m

weixin_39566387·2024-02-10 10:33

Matlab读取处理Excel数据并拟合正态分布曲线

clc,clear,close;%导入数据data=xlsread(‘5555.xlsx’,1);RealWidth=data(:,2);DetectWidth=data(:,1);D_Value=DetectWidth-RealWidth;%求D_Value平均值%绘制散点图像subplot(2,1,1);plot(D_Value,’*’);title(‘垂直库位停车后相对位置误差离散图’);y

奔腾小子PentiumBoy·2024-02-10 10:32

matlab lina全图,lina - MATLAB Central

QuestionFuzzyColorFeatureExtractionCouldanyonegivemeasamplehowtoimplementfuzzymethodinMatlabtoextractthecolorfromanimage

午餐时间到了·2024-02-10 10:17

卷积神经网络（CNN）

栉风沐雪·2024-02-10 07:44

预测模型：MATLAB线性回归

1.线性回归模型的基本原理线性回归是统计学中用来预测连续变量之间关系的一种方法。它假设变量之间存在线性关系，可以通过一个或多个自变量（预测变量）来预测因变量（响应变量）的值。基本的线性回归模型可以表示为：y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn+ϵy=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+...+\beta_nx_n+\epsilony=β0+β1x1+β2x2+.

抱抱宝·2024-02-10 07:12

【MATLAB源码-第138期】基于matlab的D2D蜂窝通信仿真，对比启发式算法，最优化算法和随机算法的性能。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述D2D蜂窝通信介绍D2D蜂窝通信允许在同一蜂窝网络覆盖区域内的终端设备直接相互通信，而无需数据经过基站或网络核心部分转发。

Matlab程序猿·2024-02-10 07:12

matlabI 配置成vsCODE风格的暗色主题

matlab配置vsCODE暗色主题MATLAB没有默认的暗色背景主题，白色的背景对于天天盯着电脑屏幕的人来说实在不友好。

sherecho·2024-02-10 07:41

Matlab绘图经典代码大全：条形图、极坐标图、玫瑰图、填充图、饼状图、三维网格云图、等高线图、透视图、消隐图、投影图、三维曲线图、函数图、彗星图

学会MATLAB中的绘图命令对初学者来说具有重要意义，主要体现在以下几个方面：1.数据可视化。

suoge223·2024-02-10 06:18

拟合案例2：matlab实现分段函数拟合（分段点未知）及源码

案例介绍：本案是针对一个分段函数中的参数进行拟合，使用的拟合工具是matlab中的lsqcurvefit或nlinfit。函数形式和待拟合参数如下所示。

suoge223·2024-02-10 06:46

MATLAB实现多元线性回归数学建模算法

多元线性回归是指在一个多维特征空间中，通过线性模型来拟合输入特征与输出之间的关系。多元线性回归的数学表达式为：y=β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+ε其中，y为输出变量，x1,x2,…,xn为输入变量，β0,β1,β2,…,βn为回归系数，ε为误差项。通过最小化误差项的平方和来确定回归系数的值，通常使用最小二乘法来求解。多元线性回归可以用于解决多个自变量对因变量的影响问题，它可以用于预测和建

AI Dog·2024-02-10 06:00

MATLAB实现岭回归数学建模算法

岭回归（RidgeRegression）是一种线性回归的扩展，用于处理多重共线性（multicollinearity）的问题。多重共线性是指自变量之间存在高度相关性的情况，这可能导致线性回归模型的不稳定性和过拟合。岭回归通过在损失函数中添加一个正则化项，即岭项（Ridgeterm），来解决多重共线性问题。正则化项的引入有助于限制模型参数的大小，防止它们过度膨胀。岭回归的优化目标是最小化损失函数和正

AI Dog·2024-02-10 06:00

MATLAB实现逐步回归数学建模算法

MATLAB的代码实现如下：clc,cleara=load('data7_25.txt');X=a(:,[1:end-1]);Y=a(:,en

AI Dog·2024-02-10 06:59

MATLAB实现偏最小二乘回归（PLSR）数学建模算法

偏最小二乘回归（PartialLeastSquaresRegression，简称PLS回归）是一种多元回归分析方法，用于处理具有多重共线性和高维数据的情况。它结合了主成分分析和多元线性回归的特点，旨在降低预测模型中的自变量之间的共线性，并通过捕捉自变量和因变量之间的主要关系来建立模型。PLS回归的核心思想是通过找到一组新的变量（称为部分最小二乘变量或PLS成分），这些新变量是原始自变量的线性组合，

AI Dog·2024-02-10 06:29

MATLAB实现LSTM时间序列预测

LSTM模型可以在一定程度上学习和预测非平稳的时间序列，其具有强大的记忆和非线性建模能力，可以捕捉到时间序列中的复杂模式和趋势[4]。在这种情况下，LSTM模型可能会自动学习到时间序列的非平稳性，并在预测中进行适当的调整。其作为循环神经网络（RNN）的特殊形式，继承了循环神经网络的优点。首先，利用记忆机制，可以有效提取时间序列数据的时间依赖性。其次，在模型训练时，学习到的权重参数在时间步骤之间是共

AI Dog·2024-02-10 06:57

Matlab配色神器TheColor

作图过程中，最耗费时间、心力的是什么？配色！而想要省时省心，一种简单的方法是向高手借鉴。所谓“君子生非异也，善假于物也”。什么意思呢？简单来说就是，虽然你是个【小人物】，但你完全可以踩在【巨人】的肩膀上，向他们【借力】。想象一下，当你辛辛苦苦选出了一套配色方案，你的领导说还差点意思；送到编辑、专家手上，又说你得考虑色盲人群、考虑色调统一云云。结果一圈下来，发现还是第一套方案最好……他们只是动了动嘴

阿昆的科研日常·2024-02-10 03:41

【机器学习 & 深度学习】开发工具Anaconda的安装与使用

机器学习python实战：用python带你感受真实的机器学习深度学习：现代人工智能的主流技术介绍往期推荐：【机器学习&深度学习】神经网络简述【机器学习&深度学习】卷积神经网络学习笔记【Python基础

为梦而生~·2024-02-10 01:47

毕业设计-基于深度学习的脐橙病虫害识别算法系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、脐橙病虫害检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.2实验及结果分析实现效果图样例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

Krin_IT·2024-02-09 22:23

毕业设计-基于深度学习的猕猴桃叶片病虫害识别系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2模型训练环境搭建三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光