MATLAB卷积神经网络cnn

分子对接软件gnina主要功能与使用案例

主要功能与使用案例文章目录分子对接软件gnina主要功能与使用案例前言一、关于gnina介绍二、使用方法及案例1.gninausage2.配体文件与受体文件准备3.gnina分子对接案例3.1一般用法，在bindingsite对接3.2CNNrefinement3.3singleCNN3.4noneCNN
Blockbuater_drug·2024-02-07 20:27

卷积神经网络算法分子对接软件-gnina的编译安装

卷积神经网络算法分子对接软件-gnina的编译安装文章目录卷积神经网络算法分子对接软件-gnina的编译安装前言gnina（读作NEE-na）是一款源于AutoDockVina及smina的开源分子对接软件
Blockbuater_drug·2024-02-07 20:57

加速度信号转换为速度、位移和频率信号

MATLAB环境下利用信号处理算法滤波并将加速度信号转换为速度、位移和频率信号以风电机组齿轮箱为例，在风电机组齿轮箱的振动分析中，一般都需要得到加速度、速度、位移信号然后再对其状态做出判断。
哥廷根数学学派·2024-02-07 20:56

MATLAB环境下用于提取冲击信号的几种解卷积方法

卷积混合考虑了信号的时延，每一个单独源信号的时延信号都会和传递路径发生一次线性瞬时混合；解卷积的过程就是找一个合适的滤波器，进行反卷积运算，得到源信号的近似解。声音不可避免的会发生衍射、反射等现象，所以，源声信号及其时延信号在传递过程中会发生卷积然后到达麦克风。所以，卷积模型更符合实际工程问题，利用解卷积思路用于振动、声音信号的信号处理以及齿轮、轴承的故障特征增强的有最小熵解卷积、最大相关峭度解卷
哥廷根数学学派·2024-02-07 20:56

MATLAB环境下生成对抗网络系列（11种）

为了构建有效的图像深度学习模型，数据增强是一个非常行之有效的方法。图像的数据增强是一套使用有限数据来提高训练数据集质量和规模的数据空间解决方案。广义的图像数据增强算法包括：几何变换、颜色空间增强、核滤波器、混合图像、随机擦除、特征空间增强、对抗训练、生成对抗网络和风格迁移等内容。增强的数据代表一个分布覆盖性更广、可靠性更高的数据点集，使用增强数据能够有效增加训练样本的多样性，最小化训练集和验证集以
哥廷根数学学派·2024-02-07 20:55

mmdetection模型转onnx和tensorrt实战

一,说明1.本次实战使用的是mmdetection算法框架中的Cascase-Rcnn训练的模型；2.模型转换时,运行环境中各种工具的版本要保持一致；3.TensorRT我一直装不上,我用的是镜像环境.
dream_home8407·2024-02-07 19:45

【计算机视觉】目标检测 |滑动窗口算法、YOLO、RCNN系列算法

一、概述首先通过前面对计算机视觉领域中的卷积神经网络进行了解和学习，我们知道，可以通过卷积神经网络对图像进行分类。如果还想继续深入，会涉及到目标定位(objectlocation)的问题。
Yaoyao2024·2024-02-07 18:08

讲解：Github、Java、JavaMatlab|R

AssessedExercise2,Task3ImplementcodegenTask3forthewholelanguage.PROG→DEC|DEC;PROGDEC→defID(VARDEC)=EVARDEC→ε|VARDECNEVARDECNE→ID|VARDECNE,IDID→...(identifiers)INT→...(Integers)E→INT|ID|ifECOMPEthenEel
zidangbing·2024-02-07 18:09

【光伏功率预测】基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3文献来源4Matlab代码、数据、文章讲解1概述文献来源：摘要：提高光伏发电功率预测精度，对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。
程序猿鑫·2024-02-07 18:28

【毕业设计选题】基于深度学习的学生课堂行为检测算法系统 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2.1深度卷积神经网络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
Mini_hailang_IT·2024-02-07 17:37

李沐《动手学深度学习》注意力机制

动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念李沐《动手学深度学习》深度学习计算李沐《动手学深度学习》卷积神经网络相关基础概念李沐
丁希希哇·2024-02-07 16:27

opencv入门讲解

它由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
稚肩·2024-02-07 15:33

【DELM回归预测】基于深度学习极限学习机DELM实现数据回归预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。
matlab科研助手·2024-02-07 15:32

回归预测 | 基于LightGBM算法的数据回归预测（多指标，多图）附MATLAB实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。
Matlab科研辅导帮·2024-02-07 15:02

深度置信网络（深度信念网络）DBN回归预测-MATLAB代码实现

一、DBN介绍（完整代码获取：私信或评论区）深度置信网络（DeepBeliefNetworks，DBN）是一种深度学习模型，由多个堆叠的受限玻尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachines，RBM）组成。DBN在回归预测任务中可以用于学习输入数据的非线性特征表示，并进行预测。DBN进行回归预测的步骤如下：1.数据准备：准备用于回归预测的训练集和测试集数据。确保数据已经进行预处理，
L0392·2024-02-07 15:01

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.随机森林在神经网络的应用当使用随机森林进行特征选择时，算法能够为每个特征提供一个重要性得分，从而帮助识别对目标变量预测最具影响力的特征。这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。通过剔除不重要的特征，模型的复杂度降低，同时保持了较高的预测准确性。随机森林是一种集成学习算法，利用多棵决策树对特征进行建模。由于其天然的并行化、抗过拟合的特性和对非线性关系的
编程到天明·2024-02-07 15:31

MATLAB求单位脉冲，阶跃，斜坡响应。自动控制例题。

自动控制原理中，利用MATLAB求单位脉冲，阶跃，斜坡响应。
编程到天明·2024-02-07 15:01

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.梯度提升树在神经网络的应用使用梯度提升树进行特征选择的好处在于可以得到特征的重要性分数，从而识别出对目标变量预测最具影响力的特征。这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。此外，特征选择可以帮助理解数据，并为进一步的特征工程提供指导，有效地提高模型的预测性能。梯度提升树（GBT）是一种强大的监督学习算法，常用于回归和分类问题。通过利用多棵决策树的集成学
编程到天明·2024-02-07 15:59

Python调用matlab程序

matlab官网：https://ww2.mathworks.cn/?s_tid=gn_logomatlab外部语言和库接口，包括Python、Java、C、C++、.NET和Web服务。
初学小白Lu·2024-02-07 14:49

Matlab数据快速处理指南

文件读取数据并加载到工作区Mat文件转ExcelExcel快速实现万行级填充各种数据类型的操作创建结构体访问结构体字段修改结构体字段的值添加新字段删除字段遍历结构体字段Excel文件转Mat或工作区在MATLAB
马上到我碗里来·2024-02-07 14:18

matlab | 一些总是忘记多次查的快捷键及符号

1、matlab注释多行快捷键多行注释:选中要注释的语句,快捷键:ctrl+r取消注释:选中要取消的语句，快捷键:ctrl+t2、改变matlab横纵坐标大小及名称，以及坐标轴数字大小xlabel('X
squirrel快乐敲码·2024-02-07 14:48

多维时序 | MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2024-02-07 14:17

浅析Matlab中的Unit Delay、Memory以及代数环概念

文章目录1介绍①UnitDelay（单位延迟）②Memory（存储器）③代数环2区分3仿真验证1介绍在控制系统工程和信号处理领域，“UnitDelay”、"Memory"以及"代数环"是一些常用的概念，下面对它们进行简要解释：①UnitDelay（单位延迟）“UnitDelay”是一个用于表示系统或信号处理中的离散时间延迟的元件。在离散时间系统中，输入信号通过一个单位延迟后变为输出信号。这个延迟一
马上到我碗里来·2024-02-07 14:46

【MATLAB源码-第137期】基于matlab的NOMA系统和OFDMA系统对比仿真。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述NOMA（非正交多址）和OFDMA（正交频分多址）是两种流行的无线通信技术，广泛应用于现代移动通信系统中，如4G、5G和未来的6G网络。
Matlab程序猿·2024-02-07 14:15

CVPR 2023: SFD2 Semantic-Guided Feature Detection and Description

学习特征:这些特征是使用深度学习技术（例如卷积神经网络(CNN)）从数据中自动学习的。它们可以捕捉像素之间更复杂的关系，并有可能获得更好的性能，但计算成本可能很高。语义
结构化文摘·2024-02-07 12:20

深度 | 从各种注意力机制窥探深度学习在NLP中的神威

它们可以实现语言建模、情感分析、机器翻译、语义解析等非常多的任务，这些序列建模任务可以使用循环神经网络、卷积神经网络甚至近来比较流行的Transformer。
机器学习算法那些事·2024-02-07 12:18

【代码分享】基于改进ISODATA的负荷风电光伏曲线场景聚类算法

程序名称：基于改进ISODATA的负荷风电光伏曲线场景聚类算法实现平台：matlab代码简介：提出了一种针对负荷曲线聚类的聚类效果和速度并重的L-ISODATA(Loadcurve-ISODATA)算法
电力系统爱好者·2024-02-07 11:10

【代码分享】计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置两阶段随机优化

程序名称：计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置两阶段随机优化实现平台：matlab-yalmip-cplex/gurobi代码简介：为应对源端可再生能源及荷端负荷需求的随机性波动对综合能源生产单元
电力系统爱好者·2024-02-07 11:10

【代码分享】电动汽车负荷接入对IEEEE33节点配电网电压与网损影响的分析

程序名称：电动汽车负荷接入对配电网电压与网损影响的分析实现平台：matlab代码简介：电动汽车的对IEEEE33节点电网的影响，包含汽车负荷预测与节点潮流网损、压损计算两部分！！！四种场景应用。
电力系统爱好者·2024-02-07 11:10

【代码分享】基于VMD（变分模态分解）-RIME（霜冰算法优化）-LSTM的时间序列预测模型

程序名称：基于VMD（变分模态分解）-RIME（霜冰算法优化）-LSTM的时间序列预测模型实现平台：matlab代码简介：提出了变分模态分解(VMD)和霜冰算法优化法(RIME)与长短期记忆神经网络(LSTM
电力系统爱好者·2024-02-07 11:40

【代码推荐指南】时间序列与回归分类预测、电力系统运行优化与规划

多变量单输出，包括点预测+概率预测+核密度估计曲线，MatlabR2021a及
电力系统爱好者·2024-02-07 11:10

【代码分享】基于非支配排序的蜣螂优化算法的微电网多目标低碳经济优化调度matlab代码

程序名称：基于非支配排序的蜣螂优化算法的微电网多目标低碳经济优化调度实现平台：matlab代码简介：微电网优化调度作为智能电网优化的重要组成部分，对降低能耗、环境污染具有重要意义。
电力系统爱好者·2024-02-07 11:09

【代码分享】基于RIME-CNN-LSTM-Attention（霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制）的时间序列回归预测

程序名称：基于RIME-CNN-LSTM-Attention（霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制）的多变量回归预测实现平台：matlab代码简介：霜冰优化算法（RIME）是一项2023年发表于SCI
电力系统爱好者·2024-02-07 11:39

LSTM进行时间序列预测还有哪些创新点，有什么推荐的好发论文的模型和代码？

下面是一些常见的时间序列分析方法和相应的MATLAB代码示例：移动平均法：%计算简单移动平均data=[1,2,3,4,5,6];windowSize=3;movingAverage=movmean(data
电力系统爱好者·2024-02-07 11:39

多维时序 | Matlab实现RF-Adaboost随机森林结合Adaboost多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现RF-Adaboost随机森林结合Adaboost多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现RF-Adaboost随机森林结合Adaboost多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2024-02-07 11:27

故障诊断 | 一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断|一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）模型描述时间卷积神经网络（TCN）是一种用于序列数据建模和预测的深度学习模型。
机器学习之心·2024-02-07 11:27

时序预测 | Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述时序预测|Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型LSTM（长短期记忆）是一种递归神经网络（RNN）的变体，它在序列数据建模方面表现出色
机器学习之心·2024-02-07 11:55

Matlab绘制运动想象ERD/ERS分析法图像

Matlab绘制运动想象ERD/ERS分析法图像前言1.步骤2.数据3.代码3.1plotERDERS.m3.2plotERP.m3.3filter_param.m结果最后前言  绘制Pfurtscheller
甜甜的巧克力阿·2024-02-07 09:24

EEGlab导入.mat文件

eeglab支持的eeg矩阵具体结构如下图所示：  注：matlab交换矩阵维度的代码如下：B=permute(A,[2,1,3]);%若A是一个3维矩阵，此行代码交换矩阵A的第一维与第二维,并将结果赋予
甜甜的巧克力阿·2024-02-07 09:53

计算机设计大赛 深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络5最后0
iuerfee·2024-02-07 09:20

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（八）（2）

实验八：近似计算练习二1.用MATLAB软件完成下面的实验任务：（1）求函数y=ln(1+x)和在x=0处的泰勒展开式；用这两个泰勒展开式分别计算ln2的近似值，在精度要求为的情况下，哪一个较好？
C.L.L·2024-02-07 09:02

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（四）（4）（5）（6）

目录实验四：微积分基本运算练习四练习五练习六实验四：微积分基本运算练习四1.利用MATLAB软件求下列函数的导数：（1）已知，求.symsxy=sqrt(x+2)*(3-x)^4/(x+1)^3;y1=
C.L.L·2024-02-07 09:31

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（二）（1）

实验二：MATLAB软件绘图练习一1.在同一坐标系下绘制不同的指数曲线、幂函数曲线与对数曲线，观察这些函数对应曲线的特点。这些曲线分别必过哪些特殊的点？哪些曲线关于直线y=x对称？
C.L.L·2024-02-07 09:00

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（二）（2）

实验二：MATLAB软件绘图练习二1.绘制下列函数的图形.（1），（x,y）属于矩形区域[-2,2]*[-2,2]；这里需要说明一点，对于（0,0,0）此点，在原函数中是一个nan，所以只需添加上一个（
C.L.L·2024-02-07 09:00

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（三）（1）（2）

目录实验三：MATLAB软件程序设计练习一练习二实验三：MATLAB软件程序设计练习一1.下面给出一些特殊的自然数，请读者编程完成相应的任务：（1）水仙花数若一个三位自然数的各位数字的立方和等于该数本身
C.L.L·2024-02-07 09:30

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（一）

实验一：MATLAB软件基本操作练习一1.上机实践示例2,3,5,7,8,9,10.略2.计算,其中x=-7.5°，y=18°.此题中，度数的表达是一个困难点。
C.L.L·2024-02-07 09:29

注意力机制之SK Attention

为了解决这个问题，作者提出了一种新的深度结构在CNN中对卷积核的动态选择机制，该机制允许每个神经元根据输入信息的多尺度自适应地调整其感受野（卷积核）的大小。称为“选择性核
深度学习的学习僧·2024-02-07 08:15

人脸识别数据集整理

转自：人脸识别数据集整理-陈晓涛-博客园insightface提供整理了mtcnn裁剪112x112，mxnet二进制方式保存的数据集https://github.com/deepinsight/insightface
想努力的人·2024-02-07 08:36

神经网络 | CNN 与 RNN——深度学习主力军

本文主要将卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）这两个深度学习主力军进行对比。我们知道，从应用方面上来看，CNN用于图像识别较多，而RNN用于语言处理较多。
半亩花海·2024-02-07 07:18

重新认识Windows计算器Calc(MatLab计算替代品)——你所不知道的细节

笔者:[email protected]计算器Calc(Windows7版本)是一个常用的工具，也是一款非常专业、优秀的基础计算程序。它有四种计算场景，分别为：标准型、科学型、程序员、统计信息。因使用科学计算模式较多，故重点就科学模式向作一些细节介绍；这些是网络上鲜有介绍或使用到的。一、科学计算模式。将Calc切换到科学计算模式，具备了很多功能，包括了所有的基础数学计算功能，比如常规
IBMInfo78·2024-02-07 06:31
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