围绕游客的反馈，分析古镇旅游项目存在的问题及游客的态度。选取了5个各具特色的古镇——甲居藏寨、西江千户苗寨、周庄古镇、黄姚古镇、西塘古镇作为参考。利用大量的评论进行文本挖掘、统计词频，分析热门话题。再运用情感分析得到评分，进而分析游客的好感度及可能影响评价的因素。最后，结合因子分析建立综合模糊评分模型，以计算古镇旅游的最终得分。研究结果可作为参考，以此优化改善古镇旅游体验，保护历史文明遗址。

语音质量评价matlab代码深度转换 深度卷积神经网络用于音乐源分离 该存储库包含用于数据生成，预处理和特征计算的类，可用于训练具有不适合内存的大型数据集的神经网络。 此外，您可以从中找到用于查询乐器声音样本的类。 在“示例”文件夹中，您可以找到上述类的使用案例，以了解音乐源分离的情况。 我们提供用于特征计算（STFT）和用于训练卷积神经网络以进行音乐源分离的代码：使用数据集iKala数据集唱歌语音源分离，使用DSD100数据集进行语音，低音，鼓分离，用于大鼓，单簧管，萨克斯风和小提琴的编码。 当原始分数可用时，后面的例子是使用RWC乐器声音数据库中的乐器样本训练神经网络的好例子。 在“评估”文件夹中，您可以找到基于Matlab的代码来评估分离质量。 为了训练神经网络，我们使用和。 我们使用已经训练有素的模型来完成不同任务，提供分离代码。 在examples / dsd100 / separate_dsd.py中将音乐分离为人声，贝斯，鼓和伴奏： python separate_dsd.py -i -o -m <path_to_model

提出了一种DCT域自适应图像水印算法。嵌入水印的过程中不断地搜索合适的强度因子，根据JPEG亮度量化表来确定中频系数嵌入强度的比例关系，并引入了一个优于PSNR和MSE的方法来评价含水印图像失真。若图像质量不满足所期望接近的失真度，用二分法不断地调整强度因子的值，以达到水印的最优嵌入，从而水印图像信息分别以不同的强度嵌入到各中频系数中。实验结果表明该水印算法对常见的信号处理具有较好的稳健性。

通过计算合理林网与现有林网景观指标值之间的距离系数，利用GIS将其空间化，并通过构建约束准则，实现对农田防护林林网景观结构异质性的综合评价。利用此方法分析了吉林省中西部地区农田防护林林网景观结构异质性的动态变化。结果表明，1987-2008年，农田防护林布局合理区域占整个农田景观的面积比例从0.21%增加到20.84%，农田防护林建设效果显著；但部分地区防护林分布仍存在问题，需要加大防护林的更新建设。

研究生授课辅导课件，应用作业。TOPSIS法及模糊评价法的理解和比较。

在进行图像特征匹配后，通常会产生大量的误匹配点，一般通过RANSAC算法去除误匹配点，但是经RANSAC算法处理后可能还会存在部分误匹配点，若要计算误匹配剔除后的匹配正确率，则需统计其正确和错误匹配点的个数，本资源提供了一种方法进行粗略统计，筛选出误匹配剔除后存在的误匹配点，并通过python进行了实现。

离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价matlab代码

这是在matlab上的基于离散Hopfield的高校科研能力评价。直接运行main.m即可看到每个高校对每项科研能力的统计图

图像质量的评价准则

基于监测数据及机器学习算法的湖泊水质实时评价技术对当前湖泊水资源的管理、维护和保护具有重要意义。本文针对巢湖水质的类别评价，利用随机森林(Random Forest, RF)分类算法对该区域水质进行类别判定。与其他算法相比,随机森林算法有着精度高、可容忍噪声强等诸多优点。测试结果表明，当决策树的棵数ntree=300，分裂属性集中属性个数mtry=2时，在合肥湖滨监测断面水质分类准确率可达96.15%，在巢湖裕溪口监测断面水质分类准确率高达100%，该方法具有稳健性较高、实用性强、泛化性能好等特点, 能够有效进行水质评价。