从心灵种种到人工智能心智分类

AI识别各类垃圾分类数据图400张

【tkinter+深度学习】实现人工智能分类器|简单的深度学习|仅供娱乐，学习还须脚踏实地

1.主控使用正点原子精英板，识别使用openmv4H7plus 2.内有训练好的垃圾分类模型以及stm32单片机程序，openmv主程序 3.是参加2021年工训大赛（垃圾分类组）写的程序（满足比赛所有要求） 4.有播放视频，满载检测，垃圾分类，垃圾信息显示以及倒垃圾功能 5.有封装好的stm32与openmv通信（串口通信）的方法，可移植性高

基于人工智能深度学习的场景下，基于torchversion的垃圾分类目标检测分卷二。检测分卷二里面内容完整，可提供相关内容参考。垃圾分类作为一种有效处理垃圾的科学管理方案，在提高资源利用率、缓解垃圾生产压力以及改善生态环境等方面具有重要意义

基于MATLAB开发环境瓷砖的智能分类检测

设计本系统主要是为了研究可应用于生产实践的果品智能分类系统，希望能通过现阶段我们所学习掌握的一些相关知识来实现一个简单的水果智能分类系统，为设计制作真正的果品智能分类系统做好前期的研究准备工作。

模式识别与机器学习简单知识点 什么是模式 • 广义地说，存在于时间和空间中可观察的物体，如果我们可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。 模式所指的不是事物本身，而是从事物获得的信息，因此，模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。 • 模式的直观特性: – 可观察性 – 可区分性 – 相似性 • 机器学习的目标：针对某类任务T，用P衡量性能，根据经验来学习和自我完善，提高性能。 • 模式识别系统的目标：在特征空间和解释空间之间找到一种映射关系，这种映射也称之为假说。 主要分类和学习方法 • 数据聚类 目标：用某种相似性度量的方法将原始数据组织成有意义的和有用的各 种数据集。是一种

针对歌词文本中特征词位置对音乐情感分类的影响问题，文中使用层次分析法来进行特征词在不同位置的权重分析，并对歌词所提取的特征向量进行修正。同时，与音频信号所提取到的特征向量进行多模态数据融合，使用深度置信网络已有监督训练的方式，分析混合融合后的特征向量与音乐情感之间的联系，构建出基于特征词位置因素的音乐情感智能分类算法。测试与实验结果表明，基于特征词位置因素的音乐情感智能分类算法在5种音乐情感样本的测试下，最低准确率为80.1%，平均准确率为83.5%，明显优于未采用位置因素修正的算法，具有良好的有效性与可行性。

基于深度学习算法的智能分类研究.pdf