MATLAB漂浮物识别（Cnn卷积神经网络，GUI界面框架）Matlab编程

番茄作物是市场上的重要主食，并且是日常食用的最常见的作物之一。 植物或农作物疾病导致生产质量和数量下降； 因此，对这些疾病的检测和分类非常必要。 感染番茄植物的疾病有很多类型，例如细菌斑，晚疫病，裁缝叶斑，番茄花叶和黄色弯曲。 早期发现植物病害可提高产量并提高其质量。 当前，智能方法已被广泛用于检测和分类这些疾病。 这种方法可以帮助农民识别类型吗？ 感染农作物的疾病 当前工作的主要目的是应用一种现代技术来识别和分类疾病。 智能技术基于使用卷积神经网络（CNN）的技术，而卷积神经网络是机器学习的一部分，可以早期发现有关植物状况的信息。 CNN方法取决于从输入图像中提取特征（例如颜色，叶子边缘等），并在此基础上确定分类。 Matlab m文件已用于构建CNN结构。 从植物村获得的数据集已用于训练网络（CNN）。 所建议的神经网络已被用于分类六种类型的番茄叶片情况（一种健康的叶片植物疾病和五种类型的叶片疾病）。 结果表明，卷积神经网络（CNN）已经实现了96.43％的分类精度。 真实图像用于验证建议的CNN技术进行检测和分类的能力，并使用5兆像素相机从真实农场中获得，因为感染该星球的大多数常

CO2微波重整CH4反应中碳基催化剂积炭特性，李龙之，宋占龙，本文以木质活性炭为催化剂，在微波加热综合实验系统上，研究了催化剂积炭对CO2重整CH4反应的影响，分析了不同微波功率和CH4/CO2比值�

带式输送机传动滚筒轴承发生故障时,特别是早期故障,其振动信号中隐含的脉冲故障信息很微弱,且常被淹没在强烈的噪音中,直接做频谱分析或包络分析,很难提取其故障特征。最小熵解卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)通过最优滤波器对轴承微弱故障信号进行最优滤波,提高了信号的信噪比,然后对滤波后的信号进行包络解调分析,能够提取出信号中隐含的故障特征。将该方法应用于带式输送机传动滚筒中的滚动轴承故障诊断,成功提取出了轴承内圈的早期微弱点蚀故障特征。对FIR滤波器阶数L的选择进行了分析,以确保最优的MED解卷积效果。仿真与应用验证了最小熵解卷积方法在滚动轴承故障诊断的有效性和优点。

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)回归预测，多变量输入模型。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。

用于视频中3D人姿估计的图注意力时空卷积网络（GAST-Net） 消息 [2021/01/28]我们更新了GAST-Net，使其能够生成包括关节和脚关节在内的19个关节的人体姿势。 [2020/11/17]我们提供了有关如何从自定义视频生成3D姿势/动画的教程。 [2020/10/15]我们使用单个RGB相机实现了基于在线3D骨架的动作识别。 [2020/08/14]我们实现了实时3D姿态估计。 介绍 时空信息对于解决3D姿态估计中的遮挡和深度模糊性至关重要。 先前的方法集中于嵌入固定长度的时空信息的时间上下文或局部到全局体系结构。 迄今为止，还没有有效的建议来同时灵活地捕获变化的时空序列并有效地实现实时3D姿态估计。 在这项工作中，我们通过注意机制对局部和全局空间信息进行建模，从而改善了人体骨骼运动学约束的学习：姿势，局部运动学连接和对称性。 为了适应单帧和多帧估计，采用了扩张

请输入笛卡尔积的个数:4 请输入第1个笛卡尔积的元素，中间用;分隔开 1;2;3 请输入第2个笛卡尔积的元素，中间用;分隔开 a;b 请输入第3个笛卡尔积的元素，中间用;分隔开 A;B;C;D 请输入第4个笛卡尔积的元素，中间用;分隔开 !;@ 笛卡尔积为: 1;a 1;b 2;a 2;b 3;a 3;b 1;a;A 1;a;B 1;a;C 1;a;D 1;b;A 1;b;B 1;b;C 1;b;D 2;a;A 2;a;B 2;a;C 2;a;D 2;b;A 2;b;B 2;b;C 2;b;D 3;a;A 3;a;B 3;a;C 3;a;D 3;b;A 3;b;B 3;b;C 3;b;D 1;a;A;！ 1;a;A;@ 1;a;B;！ 1;a;B;@ 1;a;C;！ 1;a;C;@ 1;a;D;！ 1;a;D;@ 1;b;A;！ 1;b;A;@ 1;b;B;！ 1;b;B;@ 1;b;C;！ 1;b;C;@ 1;b;D;！ 1;b;D;@ 2;a;A;！ 2;a;A;@ 2;a;B;！ 2;a;B;@ 2;a;C;！ 2;a;C;@ 2;a;D;！ 2;a;D;@ 2;b;A;！ 2;b;A;@ 2;b;B;！ 2;b;B;@ 2;b;C;！ 2;b;C;@ 2;b;D;！ 2;b;D;@ 3;a;A;！ 3;a;A;@ 3;a;B;！ 3;a;B;@ 3;a;C;！ 3;a;C;@ 3;a;D;！ 3;a;D;@ 3;b;A;！ 3;b;A;@ 3;b;B;！ 3;b;B;@ 3;b;C;！ 3;b;C;@ 3;b;D;！ 3;b;D;@

大学毕业设计 使用python基于opencv开发车牌识别系统，可以实现后台传输的图片识别 使用了两个相同结构的卷积神经网络 车牌识别系统可以分为两个部分， 第一个部分是车牌定位过滤部分； 第二个部分是字符识别部分； 在这两部分中我都是使用CNN卷积神经网络训练之后进行识别内容。 车牌定位部分使用的技术主要为图像预处理，车牌轮廓提取还有车牌的定位； 字符识别部分使用的技术主要为字符的分割，然后完成字符识别，输出车牌信息。 输入层：36x128 第一层卷积：卷积核大小：3x3，通道数：3，卷积核个数：32，激活函数使用Relu，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第一层池化：使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第二层卷积：卷积核大下：3x3，通道数为32，卷积核个数：64，激活函数使用Rule，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第二层池化：同样使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第三层卷积：卷积核大

通过粒子群算法对卷积神经网络结构的参数进行优化，最后在训练集和测试集上进行验证，效果比普通卷积神经网络的精度更高。粒子群算法可以有效高效地为卷积神经网络的超参数搜索提供方案。相比手动设计,粒子群算法通过模拟进化算法的方式,有望找到更佳结构。 粒子群算法可以用于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的优化。CNN是一种常用于图像识别、语音识别等领域的深度学习模型，它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。CNN模型的优化需要调整的超参数很多，包括卷积核大小、卷积核数量、池化大小、学习率等等。因此，使用传统的梯度下降算法可能会陷入局部最优解，而粒子群算法则可以通过全局搜索来寻找更优的解。

Maltab实现CNN卷积神经网络故障诊断（代码完整，可直接运行，适合2018及以上） 卷积神经网络（convolutional neural network）是具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络，最早主要是用来处理图像信息。 相比于全连接前馈神经网络，卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接、权重共享以及汇聚，这些特性使得卷积神经网络具有很好的特征提取能力，且参数更少。 利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测；而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。要求把故障定位到实施修理时可更换的产品层次（可更换单位）的过程称为故障隔离。故障诊断就是指故障检测和故障隔离的过程。