数据融合matlab代码TimeSeries_Classifier 使用神经网络和SVM对时间序列/顺序数据进行分类 使用前馈网络（具有递归神经网络扩展）和支持向量机算法对时间序列模式进行分类时的比较 语： Matlab的 代码： 神经网络（具有RNN扩展的前馈）： 支持向量机（SVM） 资料集：

心音信号去噪matlab代码 神经网络第二次作业 学号：17210720048 姓名：俞钧昊 一、PCA压缩 用两种PCA方法对人脸图像进行压缩，分别给出压缩比为50%，60%，70%，80%，90%，95%时，SNR是多少。更进一步，对两种PCA的求法进行比较分析 1. 基本原理 1.1理论原理 对于给定的向量数据集，一般情况下，向量分量与分量之间存在高度的相关性，这表现在线性空间中，就是数据集大多数都分布在某个子空间附近，因此，对原始数据集的坐标轴进行旋转，得到新的坐标轴，在新的坐标轴中，数据的分布使得某些分量值更接近在0附近，从而其他维的信息可以作为该数据的估计。而这里的变换矩阵，从理论上来说，可以通过求协方差矩阵特征向量来获得，对于新坐标系中某些维的省略，构成了PCA压缩的原理，这也是PCA算法一种几何解释。如下图所示，向量$\mathbf{F_1,F_2}$就是这些数据的两个主元。 PCA本质上是一个基替换的过程，假设元数据$\mathbf{x}^p\in R^n$，变换后的数据$\mathbf{y}^p\in R^m$。其目的是找到$m$个基，$m<n$。使得投影后的数据误

先粘贴一段official guide：nn.conv1d官方 我一开始被in_channels、out_channels卡住了很久，结果发现就和conv2d是一毛一样的。话不多说，先粘代码（菜鸡的自我修养） class CNN1d(nn.Module): def __init__(self): super(CNN1d,self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(1,100,2), nn.BatchNorm1d(100), nn.ReLU(),

基于MATLAB，编写了一个严格按照过程和公式的主成分分析法（PCA），以及数据和各种函数齐全的k-nn聚类算法。完整可用！

各种神经网络，例如BP，RBF，NN——PID等等的MATLAB代码实现

数据库复习资料nn.doc

nn.py 从头开始用Python编写的简单前馈神经网络实现。 该代码现在有点像意大利面条。

目标 该代码旨在基于三个外部输入来执行时间序列变量的预测。 在时间t拥有外部输入可预测时间t的响应。 在时间t处有输入和响应，在时间t + 1处将有什么响应？ 输出 网络：一个精确的开环浅层网络，能够预测给定的三个外部输入的响应。 有已知数据时，可使用此网络进行验证或评估响应； 例如，您想使用测试集来测试您的网络。 NETC：一个闭环网络来预测在给定在时间t三个外部输入的时间t响应变量; 例如，您测量输入1、2和3，并想知道在时间t处的响应值是多少。 篮网：领先一步。 现在假设在t时刻你有三个输入和响应，你想知道什么是基于在时间t的测量在时间t + 1的下一个响应值。 例如，股票市场； 您今天有交易量，未平仓价，低价和收盘价（响应），而您想知道明天的收盘价（响应）。

这是软考高级的网络规划全程指导，对十一月份的考试可以很好的进行复习。

视觉识别是当前计算机视觉、模式识别乃至人工智能领域最重要、最活跃的研究领域之一。它具有重大的基础重要性和强烈的工业需求。在大量训练数据和新的强大计算资源的帮助下，深度神经网络在许多具体任务上大大提高了其性能。虽然识别精度通常是新进展的首要考虑，但效率实际上是相当重要的，有时对学术研究和工业应用都至关重要。