基于PNN神经网络的调制方式识别算法的matlab仿真 %2FSK y_2FSK = func_2FSK(N0); %4FSK y_4FSK = func_4FSK(N0); %BPSK y_2PSK = func_2PSK(N0); %QPSK y_4PSK = func_4PSK(N0);

使用RNN循环神经网络实现对爬取的京东评论信息进行情感分析 其中包括源代码、数据集、停用词等

深度学习通过训练样本进行特征识别,已经被广泛应用于道路提取领域。该方法不局限于特定类型的影像,但是受训练样本数量和计算机硬件的限制,所提取的道路会有断裂和噪声。针对上述问题,使用VGG卷积神经网络对道路进行初步提取后引入张量投票方法进行优化处理。首先通过影像变换、随机裁剪、过采样等方法对样本进行多模式扩充,进而训练VGG卷积神经网络模型;其次利用该网络从原始影像中初步分割道路面,接着对道路面的二值影像进行张量投票获取道路的显著性信息;最后在特征提取时针对显著性信息加入阈值获取道路面。实验结果表明,所提方法提取道路的召回率与正确率均达90%以上,与其他传统方法相比具有更高的精度,验证了所提方法的有效性。

为了利用测井信息识别潘庄地区的沉积特征,通过对潘庄区块钻井取芯和测井等资料的分析,建立了潘庄区块的山西组沉积微相模式。在此基础上,提取出已知沉积微相的自然伽马测井曲线的特征参数,运用MATLAB中的BP神经网络模型,把所提取的特征参数作为训练样本,运用所得网络模型对其他井的沉积微相进行解释。

Stewart平台广泛应用于运动模拟器、光学、精密定位等领域，然而由于复杂的多元非线性使得位姿正解难以准确得到.针对Stewart平台的位姿正解问题，常规的方法比如迭代法和数值法存在初始值难以选取、计算速度较慢等问题，提出了基于Elman神经网络的位姿正解方法.首先建立Stewart平台支腿长度与平台位姿的运动学模型，然后利用Elman神经网络来实现位姿正解的求解并实验验证.该方法具有良好的动态特性，精度高，能够快速准确的实现Stewart平台位姿正解的求解.实验证明了该方法的有效性.

先决条件： nltk（TweetTokenizer） 凯拉斯张量流麻木科学的gensim（如果您使用的是word2vec） itertools 克隆存储库： git clone ：AniSkywalker / SarcasmDetection.git cd SarcasmDetection / src / 您可以在以下链接中找到经过训练的模型文件 在/ resource / text_model / weights /中下载经过训练的模型 运行脚本： python sarcasm_detection_model_CNN_LSTM_DNN.py 如果要使用自己的数据训练模型，可以将“训练，开发

Matlab神经网络工具箱应用简介.pdf

模式识别高分课程设计，利用BP神经网络对0-9的手写数字图像数据进行分类。 图像数据存放在Img的文件夹中，0-9每个数字各有55个样本，共550个图像样本数据。文件中的all_data.mat是为了对这些图像数据全部提取到MATLAB的工作区中，以便于MATLAB对数据的处理。载入后是一个4维的900×1200×10×55的阵列，900×1200为每一张图像的尺寸/分辨率，10指的是为0-9的10类图像，55是每一类的样本数目； 代码中有详细注释，整个过程分为：①载入图像数据；②裁剪图像的无效信息；③特征选择和提取；④特征预处理；⑤划分数据集；⑥网络训练；⑦网络测试；⑧用户验证过程 网络经多次测试后对训练样本和测试样本的分类准确率均在95%以上，MATLAB自建BP神经网络，代码每个过程都有注释详解，有利于读者对BP神经网络有更好的把握。 在用户验证过程中，向客户提供验证端口，读者在读懂代码的基础上，可以继续在此做一个UI界面或者接口，作为课程设计的话将会更加完善。

该软件包使网络设计人员能够构建、模拟和定制他们自己的神经网络。 它支持递归和非递归网络架构。 每个层都包含为一个单独的子类（例如，lconv 是卷积层，llstm 是长短期记忆层），因此使研究人员能够创建自己的自定义层并将其合并到网络架构中。 提供了两个应用示例（手写数字识别和语音识别）。

emd的matlab代码详解使用 Apache MXNet 的循环神经网络 在我们之前的笔记本中，我们使用了一种称为卷积神经网络 (CNN) 的深度学习技术来对 和 进行分类。 尽管 CNN 是一种强大的技术，但它无法从音频和文本等输入序列中学习时间特征。 此外，CNN 旨在学习具有固定长度卷积核的空间特征。 这些类型的神经网络称为前馈神经网络。 另一方面，循环神经网络（RNN）是一种可以学习时间特征的神经网络，比前馈神经网络具有更广泛的应用。 在本笔记本中，我们将开发一个循环神经网络，用于预测给定前一个单词或字符的单词或字符的概率。 几乎我们所有人的智能手机上都有一个预测键盘，它可以为超快速打字提示即将出现的单词。 循环神经网络使我们能够构建类似于 SwiftKey 的最先进的预测系统。 我们将首先介绍前馈神经网络的局限性。 接下来，我们将使用前馈神经网络实现一个基本的 RNN，它可以很好地了解 RNN 的工作原理。 之后，我们将使用 MxNet 的 gluon API 设计一个具有 LSTM 和 GRU 层的强大 RNN。 我们将使用这个 RNN 来生成文本。 我们还将讨论以下主题