电能质量扰动识别，通过S变换对电能质量扰动（谐波，闪变，暂升等单一扰动和复合扰动）进行变换得到时频图，并对其进行特征提取，通过决策树对所提取的特征识别分类，达到对电能质量扰动的识别。 含时频图，ROU曲线，混淆矩阵matlab，有注释，清晰明了，可讲解。 matlab程序

基于MATLAB的汽车出入库识别系统，带有丰富的人机交互GUI界面。目前毕业设计选题中，传统车牌识别不易得到高分，必须要在此基础上有所创新方得可以避开其他雷同课题，，不会轻易被导师被否决。因此建议在车牌识别基础上加入出入库，判别是否为库内车牌，并且实行计时收费。整个…

本文件包括：Hanlp.py、Corgi_Demo.py、CorgiHMM.py； 利用cocoNLP的InfoExtra.py 等程序

机器学习多层感知器实践完整源代码，MLP识别MNIST手写数字数据集（Pytorch）

腐烂苹果数据集，用于图像识别，训练模型

百度图片识别源码.rar

指针式仪表（纯表盘）数据集，约410张

采用图片处理方式，识别车辆的车牌号。

为方便调查宁夏全区荒漠草原植物种类及其分布，需对植物识别方法进行研究。针对YOLO v5s模型参数量大，对复杂背景下的植物不易识别等问题，提出一种复杂背景下植物目标识别轻量化模型YOLO v5s-CBD。改进模型YOLO v5s-CBD在特征提取网络中引入带有Transformer模块的主干网络BoTNet(Bottleneck transformer network)，使卷积和自注意力相结合，提高模型的感受野；同时在特征提取网络融入坐标注意力(Coordinate attention，CA)，有效捕获通道和位置的关系，提高模型的特征提取能力；引入SIoU函数计算回归损失，解决预测框与真实框不匹配问题；使用深度可分离卷积(Depthwise separable convolution，DSC)减小模型体积。实验结果表明，模型YOLO v5s-CBD在单块Nvidia GTX A5000 GPU 帧率可达140帧/s，模型体积为8.9MB，精确率P为95.1%，召回率R为92.9%，综合评价指标F1为94.0%，平均精度均值mAP为95.7%，在VOC数据集平均精度均值可达80.09%。

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