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人工智能计算算法集合项目源代码。包含：蚁群算法、粒子群算法、BP神经网络、高斯概率模型的分布估计算法、遗传算法、BP神经网络、贪婪算法。 人工智能计算算法集合项目源代码。包含：蚁群算法、粒子群算法、BP神经网络、高斯概率模型的分布估计算法、遗传算法、BP神经网络、贪婪算法。人工智能计算算法集合项目源代码。包含：蚁群算法、粒子群算法、BP神经网络、高斯概率模型的分布估计算法、遗传算法、BP神经网络、贪婪算法。人工智能计算算法集合项目源代码。包含：蚁群算法、粒子群算法、BP神经网络、高斯概率模型的分布估计算法、遗传算法、BP神经网络、贪婪算法。人工智能计算算法集合项目源代码。包含：蚁群算法、粒子群算法、BP神经网络、高斯概率模型的分布估计算法、遗传算法、BP神经网络、贪婪算法。人工智能计算算法集合项目源代码。包含：蚁群算法、粒子群算法、BP神经网络、高斯概率模型的分布估计算法、遗传算法、BP神经网络、贪婪算法。

主要功能 （1）可以通过从本地图片导入系统，或者直接相机进行拍摄等方法对图片和视频进行处理并分析。 （2）可以切换模型对图片进行处理。 实现原理 （1）表情库的建立 目前，研究中比较常用的表情库主要有:美国CMU机器人研究所和心理学系共同建立的Cohn-Kanade AU-Coded Facial Expression Image Database(简称CKACFEID)人脸表情数据库;fer2013人脸数据集等等，这里我们的系统采用fer2013人脸数据集。 （2）表情识别: ①图像获取:通过摄像头等图像捕捉工具获取静态图像或动态图像序列。 ②图像预处理:图像的大小和灰度的归一化，头部姿态的矫正，图像分割等。（改善图像质量，消除噪声，统一图像灰度值及尺寸，为后序特征提取和分类 识别打好基础） （3）特征提取:将点阵转化成更高级别图像表述—如形状、运动、颜色、纹理、空间结构等,?在尽可能保证稳定性和识别率的前提下，对庞大的图像数据进 行降维处理。 （4）基于运动特征的提取：提取动态图像序列的运动特征 （5）分类判别:包括设计和分类决策(在表情识别的分类器设计和选择阶段，主要有以下方法：

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pytorch基于神经网络模型与树莓派的智能垃圾桶项目源代码。利用训练好的神经网络模型迁移到树莓派上。再结合舵机和设计的垃圾桶结构，就可以完成垃圾的智能识别与智能分类工作。 pytorch基于神经网络模型与树莓派的智能垃圾桶项目源代码。利用训练好的神经网络模型迁移到树莓派上。再结合舵机和设计的垃圾桶结构，就可以完成垃圾的智能识别与智能分类工作。 pytorch基于神经网络模型与树莓派的智能垃圾桶项目源代码。利用训练好的神经网络模型迁移到树莓派上。再结合舵机和设计的垃圾桶结构，就可以完成垃圾的智能识别与智能分类工作。 pytorch基于神经网络模型与树莓派的智能垃圾桶项目源代码。利用训练好的神经网络模型迁移到树莓派上。再结合舵机和设计的垃圾桶结构，就可以完成垃圾的智能识别与智能分类工作。pytorch基于神经网络模型与树莓派的智能垃圾桶项目源代码。利用训练好的神经网络模型迁移到树莓派上。再结合舵机和设计的垃圾桶结构，就可以完成垃圾的智能识别与智能分类工作。pytorch基于神经网络模型与树莓派的智能垃圾桶项目源代码。利用训练好的神经网络模型迁移到树莓派上。再结合舵机和设计的垃圾桶结构

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深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码，本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。 用法： TrainModel.py 用来训练新的模型，在Images目录下有三个子目录分别是predict_images，train_images，test_image，分别存放训练后测试用的图片，训练集图片，测试集图片。各有6,2000,1000个图片，如需更多图片数据请私信我。 TrainedModel文件夹：存放训练后的模型文件 predict.py：用训练后的模型来分类狗猫的图片。 效果：输入图片说明 深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码

基于神经网络模型对具体病症的诊疗与分析项目源代码。 将临床上特应性皮炎患者不可描述的自然语言处理成可量化、可统计的数据，建立特应性皮炎患者的数据库，找出他们其中的相似点和共通点，并搭建神经网络模型，使用现有数据对模型进行训练，最终实现自动诊疗并导出病人治疗方案。 本项目创新点在于通过NLP对医院电子病例中自然语言进行数据化格式化处理，解决了自然语言由于其目标表示的复杂性、映射类型的多样性等特点造成的语义和语法的模糊性，帮助医院制定个性化治疗方案。 将临床上特应性皮炎患者不可描述的自然语言处理成可量化、可统计的数据，建立特应性皮炎患者的数据库，找出他们其中的相似点和共通点，并搭建人工神经网络，使用现有数据对模型进行训练，最终实现自动诊疗并导出病人治疗方案。 本项目创新点在于通过NLP对医院电子病例中自然语言进行数据化格式化处理，解决了自然语言由于其目标表示的复杂性、映射类型的多样性等特点造成的语义和语法的模糊性，帮助医院制定个性化治疗方案。

基于神经网络模型和树莓派的自动驾驶小车项目源代码。小车使用arduino，树莓派等硬件模块，采用摄像头，并使用神经网进行路径识别的自动驾驶。主要设计方法如下，先用arduino、树莓派和摄像头等模块搭建小车。再用树莓派摄像头采集到的图片通过局域网发送到上位机。上位机保存图像，处理后得到训练集。接着，在电脑上训练神经网络模型。得到模型后，运行自动驾驶程序，摄像头捕获图片，上位机接收图像，加载训练模型，解算图像得出控制参数，通过蓝牙发送给arduino，控制小车。 在采集数据的过程中，要保证树莓派和上位机连在同一个网段下。分别运行下面两个代码在上位机端和树莓派端。收集训练数据制作数据集的代码路径如下：上位机端运行的代码：collect_training_data3.py 树莓派端运行的代码：stream_client.py运行训练算法模型的程序，我们就可以将MLP模型通过搜集好的训练数据，在上位机上训练了，执行训练程序后，就可以完成训练，得到参数模型了。训练模型的代码mlp_training.py 训练之后，就可以得到mlp在我们获取的数据集的参数模型了。参数模型的保存路