数据融合matlab代码多尺度深度CNN用于锐化
（1）该matlab代码包括两个用于MS和Pan图像融合的深层卷积网络的实现：MSDCNN：Q.
Yuan，Y.
Wei，X.
Meng等，《遥感图像的多尺度和多深度卷积神经网络》。泛磨削[J]。
IEEE在应用地球观测与遥感中精选主题杂志，2018，11（3）：978-989。
DRPNN：Wei
Y，Yuan
Q，Shen
H等。
关键词：学习深度残差网络，提高多光谱图像的锐化精度IEEE地球科学与遥感快报，2017，14（10）：1795-1799。
（2）在运行代码之前，您至少需要在设备上编译MatConvNet。
如果您想训练自己的模型，也建议使用Caffe和MatCaffe。
*当前提供的模型仅支持融合4波段的MS图像和1波段的PAN图像，例如QuickBird，IKONOS和Pleiades。
（3）如果您只想使用作者训练的模型来融合您的数据，请执行以下操作：
一种。
将您的matlab路径设置为此文件夹，然后添加所有子文件夹。
b。
将您的MS和Pan图像放在./testdata中，并使用它们的文件名替换文件“
Demo
2021-07-23 21:12:41
21.21MB
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数据融合matlab代码基于多视图深度学习的基于表面肌电图的手势识别
此回购包含我们关于sEMG的最新论文的代码：魏文涛，戴庆峰，黄永康，余杜，坎坎哈利，耿卫东。”
要求
CUDA兼容GPU
Ubuntu>
=
14.04或任何其他可以运行DockerLinux
/
Unix
用法
拉泊坞窗图片
我们已将docker映像上传到。
您可以使用命令行来提取docker映像，如下所示：
docker
pull
zjucapg/semg:latest
使用下面的命令行进入Docker容器
nvidia-docker
run
-ti
-v
your_prodjectdir:/code
your_featuredir:/feature
your_imudir:/imu
zjucapg/semg
/bin/bash
数据集
本文使用的原始数据集包括11个类别，包括（
DB1-DB7
）和（
10mov4chUntargetedForearm，6mov8chUFS，10mov4chUF_AFEs，8mov16chLowerLimb
）。
在这项工作中，sEMG的手工功能被用作多视图深度学习的不同视图。
2021-07-21 16:11:48
207KB
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数据融合matlab代码研究代码
研究代码。
该代码用于研究新型的多源信息融合模型在煤与瓦斯突出预测中的应用。
文章标题：新型多源信息融合模型在煤与瓦斯突出预测中的应用。
目标期刊：计算机与地球科学。
作者：李英杰，杨永国，姜波。
代码说明：代码包含五个步骤。
第一步计算两个BPA之间的距离，这不仅从不相似的角度而且从一致性的角度测量距离。
第二步根据距离推论得出证据的支持度。
然后，在第三步中，根据证据的权重修改证据来源。
第四步，通过聚结的层次聚类对修改后的证据源进行聚类，最后，在最后一步，我们根据不同的聚类执行收敛。
实验是使用MATLAB:registered:R2016a软件进行的，请注意，应根据代码中的注释设置数据格式。
2021-07-15 13:33:20
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