matlab alexnet图像识别代码可见热力人员重新识别（交叉方式人员Re-ID） AAAI 2018和IJCAI 2018中的演示代码。 AAAI 18论文的框架：两阶段框架（特征学习+公制学习） IJCAI 18论文的框架：端到端学习 1.准备数据集。 可以通过提交版权表格从中下载RegDB数据集。 （其名称为“东国基于身体的人的识别数据库（DBPerson-Recog-DB1）”。） 2. AAAI中的两流CNN网络功能学习（TONE） 所有代码都在用Python编写的文件夹“ TONE /”中。 该演示代码已在Python 2.7和Tensorflow v0.11上进行了测试。 一种。 准备数据集和训练/测试列表，如TONE/dataset.py所示。 列表格式为image_path label 。 b。 下载预训练的alexnet模型并修改TONE/model.py 。 C。 运行python TONE/tone_train.py训练网络。 d。 运行python TONE/tone_eval.py评估学习的功能并提取功能以供以后的度量学习。 （您还可以修改脚本以获取不同

matlab精度检验代码使用AlexNet架构识别青光眼 以下存储库包含使用深度学习对OCT眼底图像进行训练和测试的代码： 青光眼是一种与之相关的眼部疾病，会导致视神经受损，从而将信息从眼睛传递到大脑。 青光眼最初会导致周围视力丧失，最终会导致永久性失明。 据估计，全球青光眼病例超过6000万，到2020年它将增加到8000万。社区中仍有超过90％的青光眼病例未被诊断。 由于青光眼通常是无痛的，因此人们可能对严格使用可以控制眼压并有助于防止永久性眼部伤害的眼药水变得粗心。 眼科医生可能会使用视野检查法，眼压测量法和检眼镜检查法来诊断青光眼。借助深度学习，计算机辅助自动检测青光眼是可能的。 本文提出了利用ACRIMA数据库眼底图像进行青光眼检测的通用深度学习模型。 与传统的手工制作光盘特征的方法不同，特征是通过卷积神经网络（CNN）从原始图像中自动提取特征。在我们的CNN模型中，AlexNet体系结构被用于自动特征检测 给定的存储库包含以下数据：1）训练数据（来自ACRIMA数据库的青光眼和非青光眼OCT图像）2）训练代码3）测试代码 使用的软件：1）MATLAB 过程：步骤1：在计算机

Rock thin sections identification based on improved squeeze-and

基于MATLAB实现的指纹识别匹配系统

递归辨识理论与应用

故障诊断：ICSE-2016-1-iDice-Problem-Identification-for-Emerging-Issues

使用通过时间反向传播 (BPTT) 训练的递归神经网络进行非线性系统识别

颜色识别-Cv2-Python 使用的库： 从sklearn.cluster导入KMeans导入matplotlib.pyplot作为plt从集合导入计数器导入cv2 def RGB2HEX（color）：＃将RGB代码转换为十六进制 def get_image（image_path）：＃将图像转换回RGB get_colors（get_image（'dog.jpeg'），8，True）＃函数调用=> dog.jpeg>图像名称=> 8>颜色数=>真>显示图（布尔值） ==================> def get_colors（image，colorofcolors，showchart）：

机器人识别 工业机器人的实时非线性参数识别。 代码包括用于单批次优化的度量和算法。 该贡献已提交给IROS2021。该代码具有三个入口点： MASTER_identification 根据记录的运动开始识别参数。 MASTER_create_symbolic_robot 计算机器人模型的符号解，包括惯性，重力载荷和科里奥利矩阵。 仅当更改了机器人型号时才需要。 MASTER_create_traj_for_robot 生成在目标系统上执行所需的轨迹和数据。 仅当在机器人上设计并执行新的实验外壳时才需要。 乔纳斯·韦根（Jonas Weigand） 凯撒斯劳滕工业大学研究员，机床和控制系统主任以及位于德国凯撒斯劳滕（Kaiserslautern）的德国人工智能研究中心。 2021年3月 要求 所有算法都在MATLAB中运行。 surrogateopt求解器需要MATLAB全球优化

在本文中，我们提出了一种基于概率混合模型分解的方法，该方法可以同时识别乐器类型，估计音高并将每个音高分配给包含多个音源的单声道复音音频。 在提出的系统中，将观察到的混合音符的概率密度函数（PDF）视为所有可能音符模型的加权和近似值。 这些音符模型涵盖了14种乐器及其所有可能的音高，并根据概率描述了它们的动态频率包络线。 表示特定类型乐器音高存在概率的权重系数是使用最大期望（EM）算法估算的。 权重系数用于检测源乐器的类型和音高。 涉及在指定的音高范围F3-F6（37个音高）内的14台乐器的实验结果显示出良好的辨别能力，尤其是在乐器识别和乐器音高识别方面。 对于包括音符起音检测工具的整个系统，使用四重和弦录音，乐器音高识别，乐器识别和音高估计的平均F测量值分别为55.4、62.5和86％。