自己整理的YOLO模型的各种改进文献 包括添加注意力模块 改进骨干网络 改进特征融合 改进输出层等

以淮河流域及周边地区48个气象站点1961年-2010年共50年逐日降水过程为基础资料，以地理信息系统技术为数据处理平台，结合Mann-Kendall秩次相关检验、Morlet小波变换和集对分析法（SPA）等，分析淮河流域年降水量时间序列趋势性、周期性以及降水集中度、集中期、降水质心、旱涝发生频率、旱涝交替在空间上的分布特征。结果表明：①近50年来，年降水量整体呈略微减少趋势，南部地区降水增加，北部地区降水减少；②年际变化上存在27年的主周期，年内分配集中在夏季，且北部地区降水更为集中；③干旱易发区分布面

MyCCL特征码定位器 V2.1.rar

matlab歪度斜度代码Hybrid_features_codes 统计和小波特征代码。 特征提取代码是用MATLAB编写的，而分类是在WEKA机器学习工具包中执行的。 附件包含用于特征提取的所有源代码以及验证和训练/测试数据集。 这些文件还包含用于基于 BraTS、AANLIB 和 PIMS MRI 数据集的过期结果的 Weka Experimenter 模型。 均值 2. 方差 3. 偏度 4. 峰度 5. 能量 6. 基于共现矩阵的熵二阶特征 %%%% 角秒矩 8.Correlation 9.Inertia 10.Absolte Value 11.Inverse Difference 12.Entropy 13.Maximum Probability 问候， Ghazanfar Latif

这个资源包含一个为Yolo目标检测模型特别设计的数据增强Python脚本。脚本采用多种数据增强技术，包括图像缩放（保持比例和下降比例）、随机水平和垂直翻转、中心裁剪，以及图像属性（亮度、对比度、饱和度）调整。此外，它还提供了高斯噪声、盐噪声和椒噪声的添加功能，使模型能够更好地处理现实世界中的图像。这些数据增强技术能够显著提高目标检测模型在多样化环境下的准确性和鲁棒性。 这个脚本非常适合机器学习和计算机视觉研究者，尤其是那些使用Yolo进行目标检测的开发者。通过本脚本，用户可以轻松地对他们的数据集进行增强处理，从而提高模型的泛化能力和性能。无论您是深度学习的新手还是经验丰富的研究者，这个资源都是您的理想选择。

本资源包含了四套独立的代码实现，旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN（K-最近邻算法）、SVM（支持向量机）、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行，为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现：利用K-最近邻算法，通过分析和比较语音样本的特征，来识别情感状态。 SVM实现：通过支持向量机模型，对语音样本的特征进行分类，以准确判断情感。 神经网络实现：采用深度学习方法，构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。 特征降维实现：使用算法降低数据维度，以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写，易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习，特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意，其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下，如果运行其他三套代码报错，请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码，对于初学者很有帮助！ 如果对你有帮助，还请点赞或者评论，谢谢！！

粒子群算法(PSO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测，PSO-BiLSTM分类预测，多输入单输出。 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

利用1962―2011年湖南省97个气象站逐日降水量资料，利用时序分析和聚类分析等方法，对湖南省大暴雨时间和空间分布特征进行分析。结果表明：从时间来看，20世纪90年代为湖南省大暴雨出现最多的10 a；1962―2011年，湖南省大暴雨日以0.73 d/10 a的平均速率增加。夏季是湖南省大暴雨最集中的季节；冬季没有出现过大暴雨；6―7月为大暴雨最集中的月份。从空间来看，湖南省西北部和东北部是大暴雨的两个高频区；湖南大暴雨划分为三季型、双季型和单季型3种类型，依次主要分布在湖南省西南部、中部地区以及西北部

平面SLAM 此仓库提出了一种RGB-D SLAM系统，该系统是专门为结构化环境设计的，旨在通过依赖于从周围提取的几何特征来提高跟踪和映射精度。 更多细节可以在我们的论文中找到（ 和 ）。 作者：李艳艳，拉扎·尤努斯，尼古拉斯·布拉施，纳西尔·纳瓦布和费德里科·托巴里 执照 PlanarSLAM是根据发行的。 出于商业目的，请与作者联系：yanyan.li（at）tum.de。 如果您在学术作品中使用PlanarSLAM，请引用： inproceedings{Li2021PlanarSLAM, author = {Li, Yanyan and Yunus, Raza and Brasch, Nikolas and Navab, Nassir and Tombari, Federico}, title = {RGB-D SLAM with Structural Regula

基于卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测，matlab代码，要求2019及以上版本。 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。