基于粒子群优化算法PSO优化SVM分类的Matlab代码实现：红酒数据集多分类实验,基于粒子群优化算法PSO优化SVM分类的红酒数据集Matlab代码实现与实验分析,粒子群优化算法PSO优化SVM分类—Matlab代码 PSO- SVM代码采用红酒数据集进行分类实验，数据格式为Excel套数据运行即可 输入的特征指标不限，多分类 可以替数据集，Matlab程序中设定相应的数据读取范围即可 提供三种可供选择的适应度函数设计方案 直接运行PSO_SVM.m文件即可 ,PSO; SVM分类; Matlab代码; 红酒数据集; 特征指标; 多分类; 适应度函数设计; PSO_SVM.m文件,PSO算法优化SVM分类—红酒数据集Matlab代码

马尔可夫转移场：一维时序信号至二维图像的转换与故障识别分类技术,马尔可夫转移场，将一维时序信号变为二维图像，而后便于使用各种图像分类的先进技术。 适用于轴承故障信号转化，电能质量扰动识别，对一维时序信号进行变，以便后续故障识别识别 诊断 分类等。 直接替数据就可以，使用EXCEL表格直接导入，不需要对程序大幅修改。 程序内有详细注释，便于理解程序运行。 只程序 ,马尔可夫转移场; 一维时序信号变换; 二维图像转换; 图像分类技术; 轴承故障信号转化; 电能质量扰动识别; EXCEL表格导入; 程序内详细注释。,基于马尔可夫转移场的时序信号二维化处理程序

内容概要：本文档是关于使用ResNet-50网络实现图像情感分类的深度学习实验报告。首先介绍了ResNet网络的特点及其优越性，特别是在图像识别领域的优势，主要包括解决梯度消失和梯度爆炸问题、信息传输完整性、特征学习能力等方面。文档详细描述了实验的设计过程，从理论基础到程序实现再到模型训练、优化、评估和最终的数据可视化等多个环节。重点展示了使用ResNet-50网络在处理图像情感分类问题上的优越性，并进行了详细的性能评估和技术细节探讨。 实验采用了SGD优化器，在ResNet的基础上做了超参数调节、预训练模型微调等工作，通过大量的迭代使最终的平均正确率达到45.2%, 最高达到52.1%。同时也指出了当前实验中存在的局限性及未来可能的方向，包括但不限于数据增强、细化调参以及探索更深的网络模型。 适合人群：具有一定的深度学习基础知识，尤其熟悉卷积神经网络（CNN）的从业者和研究者，或者想要深入了解图像分类特别是情感分类领域的研究人员。 使用场景及目标：本文适合于那些希望采用类似技术栈进行图像识别项目的团队和个人开发者；对于希望提高现有图像识别系统的准确性和效率的研究人员同样有价值。具体来说，该资源可用于理解和实践如何使用ResNet等先进CNN模型解决实际中的图像情感分类任务，通过学习代码实现和实验配置，帮助使用者建立自己的高质量分类模型。 阅读建议：读者应在了解基础的深度学习概念基础上阅读此文，重点理解ResNet的基本架构及其实现方式，以及各部分（比如Bottleneck block、残差连接）的具体作用机制。实验部分的内容可以帮助读者掌握数据准备、模型选择与调整的方法，同时也可以从中学习到有效的超参数调节技巧和其他优化策略。

基于CNN的文本分类代码包，​CNN（Convolutional Neural Network）即卷积神经网络，本质上，CNN就是一个多层感知机，只不过采用了局部连接和共享权值的方式减少了参数的数量，使得模型更易于训练并减轻过拟合。在文本分类中，参考论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classification https://arxiv.org/abs/1408.5882中的模型 ​对于单词的嵌入向量，有四种处理方法 1. 使用随机嵌入并在训练时进行更新； 2. 使用已有的嵌入向量，在训练时不作为参数更新； 3. 使用已有的嵌入向量，在训练时作为参数更新； 4. 结合2和3，将单词嵌入到两个通道的嵌入向量中，其中一个嵌入向量为固有属性，另一个嵌入向量作为参数进行更新。

基于GADF-CNN-LSTM模型的齿轮箱故障诊断研究：从原始振动信号到多级分类与样本分布可视化,基于GADF-CNN-LSTM模型的齿轮箱故障诊断系统：东南大学数据集的Matlab实现与可视化分析,基于GADF-CNN-LSTM对齿轮箱的故障诊断 matlab代码 数据采用的是东南大学齿轮箱数据 该模型进行故障诊断的具体步骤如下： 1）通过GADF将原始的振动信号转化为时频图； 2）通过CNN-LSTM完成多级分类任务； 3）利用T-SNE实现样本分布可视化。 ,基于GADF-CNN-LSTM的齿轮箱故障诊断; 东南大学齿轮箱数据; 原始振动信号转化; 多级分类任务; T-SNE样本分布可视化。,基于GADF-CNN-LSTM的齿轮箱故障诊断方法及其Matlab实现

电信诈骗中文数据集-8分类

这个模型是一个基于MLP的简单文本情绪分类模型，使用了线性层、激活函数和Softmax函数构建网络结构。通过交叉熵损失函数进行训练，并使用Adam优化算法自动调节学习率。训练过程中记录了损失值，并在每个3000步后对校验集进行验证。该模型可以用于对文本情绪进行分类，并评估模型的准确率和损失值。其中包含数据收集、数据预处理、构建模型、训练模型、测试模型、观察模型表现、保存模型

《淘宝商品分类数据库详解》 在电子商务领域，商品分类系统是构建在线购物平台的重要组成部分，它帮助用户快速定位和筛选所需商品。本文将详细解析一个名为“淘宝商品分类数据库”的资源，该数据库源自2013年的淘宝后端数据，虽然与当前2016年的数据库存在差异，但仍能为我们提供宝贵的参考信息。 淘宝作为中国最大的电商平台之一，其商品分类体系庞大且精细，旨在满足不同消费者的需求。2013年的商品分类数据库，包含了当时的商品类别结构，这对于我们理解当时的电商市场格局以及商品分类策略具有重要意义。 该数据库由两个文件组成：`GoodsClass_log.ldf` 和 `GoodsClass.mdf`。在SQL Server中，`.mdf` 文件是主要的数据文件，存储了表、索引、触发器等数据库对象的实际数据；而`.ldf` 文件则是日志文件，记录了对数据库进行的所有事务操作，用于数据恢复和事务一致性保证。 `GoodsClass.mdf` 文件很可能是包含商品分类表的核心数据，可能包括以下字段：商品ID（ItemId）、分类ID（CategoryId）、分类名称（ClassName）、父分类ID（ParentCategoryId）以及其他可能的辅助信息，如分类描述、排序权重等。这些字段可以反映商品在分类树中的位置，以及与其他商品的关系。 `GoodsClass_log.ldf` 文件则记录了分类表的修改历史，例如分类的添加、删除、更新等操作。通过分析这些日志，我们可以了解商品分类的变化过程，包括热门类别的兴起与衰落，以及商家如何调整商品归属以适应市场变化。 虽然这个数据库可能不完全适用于2016年及以后的淘宝，但它依然能提供关于商品分类设计的思路和历史演变的线索。例如，通过对比不同时间点的商品分类，可以研究类别的增删情况，分析哪些类别更受欢迎，哪些可能因为市场需求变化而被淘汰。此外，还可以研究类别层级结构，了解深度和广度如何影响用户的浏览体验和搜索效率。 这个“淘宝商品分类数据库”为我们提供了一个研究早期电商分类体系的窗口，对于电商从业者、数据分析人员或者对电商历史感兴趣的人来说，都是一个值得深入挖掘的数据宝藏。通过学习和分析这个数据库，我们可以更好地理解商品分类的重要性，以及如何构建和优化一个高效的商品分类系统。同时，也可以从中汲取经验，应用到现代电商环境中，提升用户体验，促进销售。

热乎的中国图书馆分类法数据集，昨天刚爬下来的，爬取网站为："http://www.ztflh.com/" 1、数据集是以表格形式存储的； 2、表头：一级中图分类号+一级中图分类名称+二级中图分类号+二级中图分类名称+三级中图分类号+三级中图分类名称+四级中图分类号+四级中图分类名称 其中值得注意的是:如果没有四级分类，则到三级就结束 比如： 只有三级分类的按照如下格式存储： （一级中图号+一级名称+二级中图号+二级名称+三级中图号+三级名称） A1 马克思、恩格斯著作 A11 选集、文集 A119 选读 若有四级分类的按照如下格式存储： （一级中图号+一级名称+二级中图号+二级名称+三级中图号+三级名称+四级中图号+四级名称） A8 马克思主义... A81 马克思主义... A811 马克思、... A811.1 选集、文集

于深度学习的遥感图像分类 资源内项目源码是均来自个人的课程设计、毕业设计或者具体项目，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审绝对信服的，拿来就能用。放心下载使用！源码、说明、论文、数据集一站式服务，拿来就能用的绝对好资源！！！ 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 4、如有侵权请私信博主，感谢支持