卷积神经网络CNN代码解析-matlab 一、Test_example_CNN: Test_example_CNN: 1设置CNN的基本参数规格，如卷积、降采样层的数量，卷积核的大小、降采样的降幅 2 cnnsetup函数 初始化卷积核、偏置等 3 cnntrain函数 训练cnn，把训练数据分成batch，然后调用 3.1 cnnff 完成训练的前向过程， 3.2 cnnbp计算并传递神经网络的error，并计算梯度（权重的修改量） 3.3 cnnapplygrads 把计算出来的梯度加到原始模型上去 4 cnntest 函数，测试当前模型的准确率 该模型采用的数据为mnist_uint8.mat， 含有70000个手写数字样本其中60000作为训练样本，10000作为测试样本。

基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)多变量时间序列预测，CNN-LSTM-Attention多维时间序列预测，多列变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

1.输入多个特征，输出单个变量； 2.考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 4.excel数据，方便替换； 5.运行环境Matlab2018b及以上； 6.输出R2、MAE、MBE等评价指标。

包含数据集和源码， 使用CAE压缩图片，得到压缩的特征。例如将400*300维度的图片压缩为600维的特征。 - 训练 - 生成测试结果 - 生成中间结果 - 画图测试原图与重构图 # 其他 需要根据图片分辨率设置CAE格式 包含数据集和源码， 使用CAE压缩图片，得到压缩的特征。例如将400*300维度的图片压缩为600维的特征。 - 训练 - 生成测试结果 - 生成中间结果 - 画图测试原图与重构图 # 其他 需要根据图片分辨率设置CAE格式

基于卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制(CNN-BIGRU-Attention)多维时间序列预测，matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)数据回归预测，多变量回归预测模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测 1.Matlab实现WOA-CNN-BiGRU多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2020b及以上； 2.基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BiGRU)分类预测，优化参数为，学习率，隐含层节点，正则化参数； 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用； 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图； 4.data为数据集，输入12个特征，分四类；运行主程序即可，其余为函数文件，无需运行.

提出了一种融合全局和局部深度特征（GLDFB）的视觉词袋模型。通过视觉词袋模型将深度卷积神经网络提取的多个层次的高层特征进行重组编码并融合，利用支持向量机对融合特征进行分类。充分利用包含场景局部细节信息的卷积层特征和包含场景全局信息的全连接层特征，完成对遥感影像场景的高效表达。通过对两个不同规模的遥感图像场景数据集的实验研究表明，相比现有方法，所提方法在高层特征表达能力和分类精度方面具有显著优势。

视频码流是经过高效压缩的数据，其比特流之间的相关性非常强，因此对误 码或数据丢失很敏感。在分组网络通信中，由于因特网只能提供“尽力服务”， 因此分组丢失不可避免。这样，在网络视频通信中纠错控制的重要性不言而喻。 本论文重点研究应用于视频的纠删码算法，首先阐述了纠删码的研究背景和 进展，详细介绍了RS码、Tomado码、LT码和RaPtor码的编解码方法、编解码 复杂度及性能。然后，提出并实现了一种卷积式 Tomado码，把分组Tomad。码 偶图变换成卷积式偶图，并用该偶图对数据分组进行编解码，卷积式Tomado码 增强了编码数据分组之间的相关性，能够有效地抗网络突发丢包。接下来，提出 了一种基于FEC的选择重传方法，对于线性FEC只要接收到的数据分组可以线 性表示全部源数据分组，解码器就可以恢复所有丢失的数据分组，根据线性FEC 的这个特点，对解码失败时偶图对应的矩阵进行列变换，找到需要重传的数据分 组序号。另外，本论文还给出了一种适用于重传的数据封装结构，该结构中含有 两种类型:一种为含有重传分组序号信息的数据结构，另一种为含有视频数据的 数据结构。利用该数据结构的视频传输系统简单易实现。 最后，利用论文中给出的FEC和重传算法，实现具有抗分组丢失能力的视频 通信系统，同时验证了卷积式Tomad。码和基于FEC的选择重传方法。实验结果 表明，本论文提出的卷积式Tomado码和基于FEC的选择重传方法能有效提高视 频通信的质量，而且算法复杂度低，可用于实际视频通信系统中。

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