matlab神经网络预测建模第21页

EKF+PF的MATLAB例程

EKF+PF扩展卡尔曼滤波与粒子滤波的MATLAB程序，有中文注释程序源码%EKF+PF效果对比%author:Evand%作者联系方式：[email protected]（除前期达成一致外，咨询需付费

Evand J·2024-03-15 04:29

挑战杯机器学习股票大数据量化分析与预测系统 - python 挑战杯

文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖

laafeer·2024-03-14 18:16

Python数学建模-2.3函数（上）

在Python中，函数是一段可重用的代码块，它执行特定的任务。函数可以接受输入（称为参数）并可能返回输出（称为返回值）。通过定义和使用函数，你可以将代码分解为更小、更易于管理和理解的部分，从而提高代码的可读性和可维护性。通常函数分为：内置函数、第三方模块函数和自定义函数。2.3.1自定义函数在Python中，自定义函数是一种强大的工具，允许你根据自己的需求编写可重用的代码块。通过定义函数，你可以将

Py小趴·2024-03-14 18:45

图像算法实习生--面经1

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？

小豆包的小朋友0217·2024-03-14 17:44

深度学习——梯度消失、梯度爆炸

本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新

小羊头发长·2024-03-14 12:07

水云模型去除植被覆盖影响反演土壤水

目录水云模型简介使用方法环境配置输入文件源代码输出文件反演方法构造土壤水分与散射系数拟合方程一、Matlab拟合线性曲线二、python多元线性回归波段计算讨论本文是在哨兵1号后向散射系数土壤水分反演文章上的拓展

海绵波波107·2024-03-14 07:30

脑迹心艺，第三部，第一百一十章，病愈

我要出院了，这是我一生的一件大事，但我的母亲又哄我了，我预测的不好的状况又要发生了。事不足，败事有余的人，一点屁大的事也担不起！屁大的事，只要让你知道了，全世界的人就立刻都知道了！

独人前行·2024-03-13 14:16

深度学习如何入门？

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤：基础知识准备：（1）掌握基础数学知识，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。

nanshaws·2024-03-13 07:29

价值投资的知行合一+价值投资的常识和方法

投资的本质是对未来进行预测，而我们对未来无法精确预测，只能得到一个概率，所以需要预留安全边际。第三，市场先生。市场的存在是为了来服务你的，不是来指导你的。第四，能力圈。

利利_·2024-03-13 07:57

从零使用Python 实现对抗神经网络GAN

你好，我是郭震这篇从零使用Python，实现生成对抗网络（GAN）的基本版本。GAN使用两套网络，分别是判别器（D)网络和生成器（G)网络，最重要的是弄清楚每套网络的输入和输出分别是什么，两套网络如何结合在一起，及优化的目标即costfunction如何定义。通俗来讲，两套网络结合的方法，就是G会从D的判分中不断提升生成能力，要知道G最开始的输入全部是噪点，这个思想也是文生图，文生视频的基石。下面

算法channel·2024-03-13 01:19

PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码

它们在神经网络中扮演着重要的角色，但用途和工作原理有所不同。以下是对传统卷积和反卷积的介绍，以及它们在PyTorch中的应用示例。传统卷积(nn.Conv2d)用途传统卷积通常用于特征提取。

算法channel·2024-03-13 01:19

【深度学习模型】6_3 语言模型数据集

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.3语言模型数据集（周杰伦专辑歌词）本节将介绍如何预处理一个语言模型数据集，并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式

RIKI_1·2024-03-12 23:46

计算机设计大赛酒店评价的情感倾向分析

https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate概述本文基于7K条携程酒店评价数据为文本数据，将其导入到Keras的模型架构然后进行训练出一个可用于实际场所预测情感的模型

iuerfee·2024-03-12 22:44

JVM 面试题——CMS和G1的区别

G1则能够利用多核和多CPU环境，实现可预测的停顿，同时保留分代收集的特性。

V_S1r·2024-03-12 18:08

2023-09-07

为预测天津雾气情况，起奇门遁甲

余則徐·2024-03-12 17:25

机器学习、深度学习、神经网络之间的关系

机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）和神经网络（NeuralNetworks）之间存在密切的关系，它们可以被看作是一种逐层递进的关系。

你好，工程师·2024-03-12 08:54

【深度学习笔记】6_4 循环神经网络的从零开始实现

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.4循环神经网络的从零开始实现在本节中，我们将从零开始实现一个基于字符级循环神经网络的语言模型，并在周杰伦专辑歌词数据集上训练一个模型来进行歌词创作

RIKI_1·2024-03-12 07:23

2020-04-04

然而，高分辨率航空影像地物具有尺度不一致的特征，这一特征往往会导致预测结果的不确定性。为了解决这个问题，我们提出了一个新的尺度感知模块(SAM

奋斗中的小强·2024-03-11 19:36

MATLAB图像拼接算法及实现

图像拼接算法及实现（一）论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要：图像拼接(imagemosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像

程序员小溪·2024-03-11 05:01

ENAS：首个权值共享的神经网络搜索方法，千倍加速 | ICML 2018

NAS是自动设计网络结构的重要方法，但需要耗费巨大的资源，导致不能广泛地应用，而论文提出的EfficientNeuralArchitectureSearch(ENAS)，在搜索时对子网的参数进行共享，相对于NAS有超过1000x倍加速，单卡搜索不到半天，而且性能并没有降低，十分值得参考来源：【晓飞的算法工程笔记】公众号论文:EfficientNeuralArchitectureSearchvia

VincentTeddy·2024-03-11 04:18

用自编码器检测小波散射异常 MATLAB

小波散射LSTM自编码器卷积自编码器卷积自编码器比LSTM自编码器快！modwpt主要参考：https://ww2.mathworks.cn/help/wavelet/ug/detect-anomalies-using-wavelet-scattering-with-autoencoders.html代码及部分注释%加载数据parentDir='';%ifexist(fullfile(parent

闪闪发亮的小星星·2024-03-11 03:59

AI辅助研发：2024年的新趋势与未来展望

AI普惠行者·2024-03-10 22:22

深度学习，人工智能总结

1，入门建议少看书，多看csdn上帖子总结（主要就是BP神经网络，CNN，rnn），建立宏观的概念和主要框架，书可以作为进阶补充作为工具书查阅。

qq_14827935·2024-03-10 17:17

大疆的raw图噪声合成：Towards General Low-Light Raw Noise Synthesis and Modeling

文章目录TowardsGeneralLow-LightRawNoiseSynthesisandModeling1dd2信号相关噪声建模3信号无关噪声：生成器和一致性损失（L1和vgg内容损失）4判别器5

tony365·2024-03-10 14:13

合并报表-管理合并与法定合并

财务合并报表分两种类型，法定和管理，法定是按照股权架构进行的合并，合并的路径是法人组织，而管理合并则较为灵活，这两者区别：1.合并目的不同法定合并主要是为了向外部披露管理合并主要是为了内部分析，预测2.

朱先生_hfm·2024-03-10 13:41

186基于matlab的信号盲源分离算法

基于matlab的信号盲源分离算法，包括变步长盲源分离（EASI）,RLS(自然梯度和普通梯度)，并将三种方法分离结果进行对比。程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2024-03-10 12:10

【深度学习笔记】6_10 双向循环神经网络bi-rnn

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.10双向循环神经网络之前介绍的循环神经网络模型都是假设当前时间步是由前面的较早时间步的序列决定的，因此它们都将信息通过隐藏状态从前往后传递

RIKI_1·2024-03-10 11:07

显著性目标检测评价指标Smeasure, wFmeasure, MAE, adpEm, meanEm, maxFm

一、评价指标：Smeasure(StructureMeasure)结构度量是一种综合评估指标，用于评估预测的分割结果与真实分割之间的结构相似性。

一只懒洋洋·2024-03-10 08:34

中国古代预测学书籍《御定六壬直指》

书名：御定六壬直指编著：不详年代：清康熙时期精钞本页数：854页上下卷.附析义大小：1.28GM简介：《御定六壬直指》(上下)中大六壬是中国古代预测学的最高层次之一，位列三式之首。

古籍屋·2024-03-10 06:47

《反脆弱》：不确定性世界需要反脆弱性

弄清楚什么是脆弱的，比预测对其造成伤害的某个事件是否会发生要容易得多

乐乐成长书架·2024-03-10 05:39

财商5：股票基本面分析

基本面分析才能预测股价股价围绕价值波动，分析方法其实就是基本面分析，主要用到多因素分析模型，股价的涨跌是由很多基本面因素决定，你要预测股价，找到并判断最主要的几个就可以了。比如：经

副班长国伟·2024-03-09 20:29

MAB建模规范介绍

前言MAB建模规范（Model-BasedDesignAcrossMathWorksProducts）是MathWorks公司制定的用于提高MATLAB和Simulink模型可读性、可维护性和可重用性的建模规范

马上到我碗里来·2024-03-09 19:49

Python图像处理【21】基于卷积神经网络增强微光图像

基于卷积神经网络增强微光图像0.前言1.MBLLEN网络架构2.增强微光图像小结系列链接0.前言在本节中，我们将学习如何基于预训练的深度学习模型执行微光/夜间图像增强。

AI technophile·2024-03-09 18:48

精读《深度学习 - 函数式之美》

2概述与精读深度学习是机器学习中基于人工神经网络模型的一个分支，通过模拟多层神经元的自编码神经网络，将特征逐步抽象

可口可乐Vip·2024-03-09 15:44

FFmepg-- H264格式

文章目录H264IPB帧NALU结构H264封装模式1annexb模式2MP4模式写H264文件H264视频编解码协议，为MPEG-4AVC或AVCIPB帧I帧：可独立解码P帧：前向预测编码帧，参考I帧或者

八月的雨季最後的冰吻·2024-03-09 12:39

多轨迹建模方法的介绍与实操-基于R语言

本文介绍了多轨迹建模方法（Group-BasedMultivariateTrajectoryModeling），这是一种扩展了单指标组基轨迹建模的技术，用于分析多个疾病生物标志物或临床重要因素的联合轨迹

做自己的探路者·2024-03-09 11:08

Transformer、BERT和GPT 自然语言处理领域的重要模型

区别：架构：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于编码输入序列和解码输出序列。

Jiang_Immortals·2024-03-08 23:21

R语言简介，R语言开发环境搭建步骤，R基础语法以及注释详解

R语言的特点包括：是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统，具有数据存储和处理、数组运算、数学建模、统计检验以及统计制图等功能。提供了丰富的数学计算、统计计算的函数，用户可

黑夜照亮前行的路·2024-03-08 20:47

数据分析Pandas专栏---第十一章＜Pandas数据聚合与分组(1)＞

无论是市场营销数据分析、销售业绩评估还是金融数据建模，数据聚合和分组操作都起着关键的作用。正文:数据聚合操作定义数据聚合在数据分析中，聚合是指将多个数据元素合并为更高级别的结果表示。

晦涩男董先生·2024-03-08 02:24

为什么说不要用测试用例指导工作？

我们说测试是通过探索和试验来学习产品，从而对产品进行评估，包括提问，建模，学习，操纵，进行推理等。因此，学习是测试的重要组成部分，测试人员可以与许多人工制品和人员进行互动，开始了解该产品。

爱学习的执念·2024-03-08 01:53

深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤

选择模型架构：根据问题的性质选择适当的深度学习模型架构，如卷积神经网络（

longerVR·2024-03-08 00:21

什么是机器学习

机器学习是使用算法处理数据，从中学习，然后对世界上同一类事或者同一类事的推广做出决定或预测的科学。机器学习领域旨在回答这样一个问题：如何建立能够根据

luohaha66·2024-03-07 22:18

岭回归算法

回归分析方法是利用数理统计方法分析数据，建立自变量和因变量间的回归模型，用于预测因变量变化的分析方法。其中比较经典的是HoerI和Kennard提出的岭回归算法。

码银·2024-03-07 19:44

49Kaggle 数据分析项目入门实战--绝地求生游戏最终排名预测

而我们本次实验的任务就是根据玩家在游戏中的种种表现来预测出其在最终的排名。导入数据并预览首先安装实验需要的statsmodels包。!pip

Jachin111·2024-03-07 10:03

李沐《动手学深度学习》课程笔记：15 实战：Kaggle房价预测 + 课程竞赛：加州2020年房价预测

15实战：Kaggle房价预测+课程竞赛：加州2020年房价预测1.访问和读取数据集importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequestsDATA_HUB

非文的NLP修炼笔记·2024-03-07 09:00

Matlab在同一张图中如何加入多个图例

根据代码最终画出的图片如下：其实原理很简单，就是在一张figure中画多个坐标轴，每个坐标轴都有对应的图例，之后再将多余坐标轴隐藏，只保留一个即可。代码如下：clearall;closeall;dd_linewidth=1;a=0.5;b=1;c=2;d=3;e=4;semilogy(a,b,'r',a,c,'g',a,d,'m',a,e,'b','LineWidth',dd_linewidth)

daijingxin·2024-03-06 19:45

【MATLAB源码-第154期】基于matlab的OFDM系统多径信道下块状和梳妆两种导频插入方式误码率对比仿真。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述OFDM（OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，正交频分复用）是一种高效的无线信号传输技术，广泛应用于现代通信系统，

Matlab程序猿·2024-03-06 19:15

[Python人工智能] 四十二.命名实体识别 (3)基于Bert+BiLSTM-CRF的中文实体识别万字详解（异常解决中）

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解如何实现中文命名实体识别研究，构建BiGRU-CRF模型实现。

Eastmount·2024-03-06 13:07

线性回归（1）

什么回归简单理解通过数据最终预测出来一个值。回归问题的实例就是找到

zidea·2024-03-06 05:24

MATLAB|【免费】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断

目录主要内容部分代码结果一览下载链接主要内容《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

电力程序小学童·2024-03-06 05:27

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