孕妇的产前体检是围产医学的重要组成部分，产前预测胎儿体重可以为判断胎儿健康发育提供准确的参考.孕妇的多次体检记录在孕周时间上有不均匀时间间隔分布的特点.本研究对不均匀时间间隔的处理提出了LSTM模型的变种——变长时间间隔的LSTM模型（Variable Time Interval LSTM，VTI-LSTM）.本研究数据来源于2015~2018年多家妇产科医院的10 473个孕妇的122 462条体检记录.实验比较了传统的公式估算法以及GBDT，MLP，SVR，RNN，LSTM，VTI-LSTM等机器学习方法的胎儿体重预测结果，其中，VTI-LSTM在低体重和巨大儿的预测上取得良好的预测结果.

使用CNN的蘑菇识别分类器 目标： 该项目的目的是创建一个工具，该工具能够对来自大约1000种不同流行蘑菇种的蘑菇图片进行分类。 介绍： 蘑菇是重要的食物来源，并且在烹饪中被广泛使用，在许多美食中（特别是中国，韩国，欧洲和日本）。 此外，许多人喜欢户外活动来收集蘑菇。 但是，这种活动带来一些健康风险，因为某些有毒物质物种看起来与可食用标本相似。 在下面的示例中，我介绍了美味可食用的蘑菇Macrolepiota mastoidea和鹅膏菌鹅膏菌之间的相似性，这种摄入会导致死亡。 因此，辨别哪些蘑菇可以安全采摘是很重要的。 在本笔记本中，我将训练一种算法，该算法可以帮助我们对蘑菇种类进行分类。 使用的代码和资源： 的Python版本：3.7 使用的软件包：pandas，numpy，csv，bing_image_downloader，simple_image_download，pat

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matlab蔡氏混泥土仿真代码蜂窝非线性网络 由 Leon Chua 开发的蜂窝非线性网络 (CNN) 的软件实现。 背景 - 我强烈推荐这套讲座。 他讨论了生物学、复杂性、混沌以及他首先将其理论化的一项非常重要的 ML 新兴技术，即忆阻器。 网络动力学 从上图中可以看出，这是一个动态系统，而不仅仅是一个查找表。 在 CNN 范式中，给出了一个 19 位基因作为网络对图像执行操作的模板。 可以看到一个简单的Matlab代码，如果你想跟随，一个python版本。 在 python 版本中，网络作为一个对象存在，我们可以将图像和基因发送到该对象。 在 CNN 范式中，基因基于生物学，其中基因决定了分子的构成以及系统的大部分行为和发展方式。 第一个数字 Z 本质上是偏差。 基因中的第 2 个到第 10 个数字 B 可以重新整形为 3 x 3 输入权重卷积。 第 11 到第 19 个数字包含 3 x 3 抑制权重卷积 A。随着时间的推移，网络为每个像素确定一个值。 在接收到输入图像后，像素i , j的激活是通过将所有像素最近邻居的输出乘以 A（即抑制），加上 B 和输入的乘积，然后加上 Z 来

对RNN及其改进版本LSTM的的介绍,和其中的运行机制的说明 RNN的结构 口简单来看,把序列按时间展开 为了体现RNN的循环性,可以将多层fod起来

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BP-LSTM-Attention-transformer，含数据，可直接运行 文件夹目录如下: BP data bp_anomaly.py lstm+attention B0005.csv lstm_attention_battery.py transformer pue.csv pue_transformer.py 多输出 Data.csv lstm_50.py 如有问题可随时私聊我解决，包售后 BP文件夹是多分类和二分类问题，包括focalloss lstm+attention是lstm加注意力机制 transformer是介绍时间序列预测问题 lstm_50是时间序列预测的多输出问题 https://data-mining.blog.csdn.net/ 我的博客有相应的介绍

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