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基于BP神经网络的单张纸胶印印刷品质量评价体系的研究
net=init(net); net=newff([-1,1],[10,6,1],{'tansig','logsig','purelin'},'traingdm');
2023-02-23 08:26:43
817B
bp神经网络
MATLAB
1
CA-Net:用于可解释医学图像分割的综合注意力卷积神经网络代码
CA-Net:用于可解释医学图像分割的综合注意力卷积神经网络 该存储库提供“ CA-Net:可解释医学图像分割的综合注意力卷积神经网络”的代码。 现在可以在上我们的工作。 接受了我们的工作。 图1. CA-Net的结构。 图2.皮肤病变分割。 图3.胎盘和胎脑分割。 要求条件 一些重要的必需软件包包括: 版本> = 0.4.1。 智慧 Python == 3.7 一些基本的python软件包,例如Numpy。 按照官方的指导安装 。 用法 用于皮肤病变分割 首先,您可以在下载数据集。 我们仅使用了ISIC 2018 task1训练数据集,要对数据集进行预处理并另存为“ .npy”,请运行: python isic_preprocess.py 为了进行5倍交叉验证,请将预处理数据分成5倍并保存其文件名。 跑步: python create_folder.py 要在ISI
2023-02-22 20:42:26
36.8MB
attention-mechanism
Python
1
基于神经网络的语音情感识别MATLAB
基于神经网络的语音情感识别 MATLAB bpnn lvq pnn
2023-02-22 20:37:08
254KB
神经网络
语音情感识别
MATLAB
1
基于PB神经网络PID控制器设计(simulink+matlab)
可以实现简单的PID参数调整进而实现PID控制
2023-02-22 16:09:57
27KB
pid
BP神经网络
simulink
1
手把手教你理解卷积神经网络
本文于译文,卷积神经网络是一种识别和理解图像的神经网络。本文将从不同的层次来介绍卷积神经网络。本文将继续为你介绍关于卷积神经网络的知识。为了保持文章的简洁性和全面性我将为你提供研究论文的链接,里边会有更为详细的解释。让我们看看转换层,还记得滤波器、接受域和卷积吗?现在我们可以改变两个主要参数来修改每层的运行状态。在选择滤波器大小之后,还要选择宽度和填充。用宽度来控制滤波器如何在输入量的上下范围内进行卷积。例如,一个7*7的输入量,一个3*3的滤波器(忽略第三维度的简单性),宽度为1。看看你是否能尽力猜出随着宽度增加到2,输出量会发生什么变化。因此,正如你所看到的那样,接受域现在在两个单元之间来
2023-02-22 15:16:28
247KB
手把手教你理解卷积神经网络
1
吴恩达改善深层神经网络:卷积神经网络,序列模型作业
吴恩达改善深层神经网络:卷积神经网络,序列模型作业,因为太大了就放百度云了,不能下请私信我 1971514199@qq.com
2023-02-21 13:40:37
174B
deeplearning
1
Matlab 测试Bp神经网络实现数值预测
使用Matlab 实现 Bp神经网络实现数值预测 案例
2023-02-21 01:08:43
31KB
matlab
1
matlab实现的神经网络预测
(1)时序预测(2)绘制预测值和真实值对比曲线(3)绘制真实值和预测值的误差对比曲线(4)可以通过更改参数显示多个预测值
2023-02-21 00:03:22
5KB
神经网络预测
1
基于GoogLeNet和ResNet的深度融合神经网络在脉搏波识别中的应用
为了提高脉搏波识别的准确率,提出改进的深度融合神经网络MIRNet2.首先,经过主波提取、划分周期和制作hdf5数据集等,获得Caffe可处理的数据集.其次,提出由Inception模块和残差模块构成的融合网络Inception-ResNet (IRNet),包含IRNet1、IRNet2和IRNet3.在此基础上,改进Inception模块、残差模块和池化模块,构造Modified Inception-ResNet (MIRNet),包含MIRNet1和MIRNet2.与本文其它神经网络相比,MIRNet2的分类性能最好,特异性、灵敏度和准确率分别达到87.85%、88.05%和87.84%,参数量和运算量也少于IRNet3.
2023-02-20 16:39:40
2.08MB
脉搏波
识别
卷积神经网络
Google
1
基于IQPSO-BP算法的煤矿瓦斯涌出量预测
针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时,采用凸函数调整惯性权重,以平衡算法的全局勘探和局部开发能力。并依此来优化BP神经网络的权值、阈值参数,进而建立了瓦斯涌出量预测模型。试验结果表明,IQPSO-BP算法具有较强的泛化能力及较高的预测精度,可有效用于煤矿瓦斯涌出量的预测。
2023-02-20 16:24:13
223KB
瓦斯涌出量
预测
改进量子粒子群优化算法
BP神经网络
1
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