基于卷积神经网络的森林火灾烟雾探测算法研究.docx

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基于卷积神经网络和胶囊神经网络的宫颈病变图像分类方法研究.docx

1.领域：matlab，CNN卷积神经网络图像分割算法 2.内容：基于CNN卷积神经网络的图像中水域分割matlab仿真,仿真输出训练过程以及分割结果 +代码操作视频 3.用处：用于CNN卷积神经网络图像分割算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

Convolutional Neural Networks的Matlab代码，可经过代码文件test_example_CNN.m，对手写字体进行训练测试

针对高光谱图像数据维数多,光谱信息和空间信息难以提取的问题,提出了一种基于超图和卷积神经网络的分类算法,依据高光谱图像中像素之间的光谱关系和空间关系构建超图;通过超图构建具有谱空联合特征的样本,将其送入卷积神经网络进行特征提取,实现分类。在3种常用的高光谱数据集上进行实验,于Indian Pines数据集上取得了96.63%的总体分类精度。相比于其他算法,所提算法的分类精度高、速度快,而且避免了传统方法在特征提取和融合时出现的不稳定性,验证了其提取的谱空联合信息对高光谱图像具有更强的特征表达能力。

基于小波时频图和卷积神经网络的脑电波分类技术研究 采取matlab

matlab卷积神经网络训练（回归模型）

回归预测 | MATLAB实现CNN(卷积神经网络)多输入单输出（完整源码和数据） 多输入单输出，运行环境MATLAB2018b及以上。

在网络购物不断发展的背景下，基于服装图片的服装分类识别和搭配推荐具有给予消费者搭配建议并帮助商家促进销售的重要意义。深度学习作为机器学习领域的最新研究成果，建模与表征能力强大，在图像处理领域取得了突破成果；改进卷积神经网络通过加入批量归一化、改进卷积层结构、添加冗余分类器改进了原始GoogleNet卷积神经网络，提高了分类精确度和速度。对搭配库训练集进行图片增广，扩增数据集使其更加丰富全面，并提高精确度；运用改进卷积神经网络对增广后的数据集进行服装精细分类，得到图片的服装类别风格以及功能信息；使用感知哈希算法寻找套装图片库中的相似单品及其搭配，并根据精细分类得到图片性别、风格、功能信息，最终综合给出服装搭配推荐，具有重要的现实研究意义。