主要是读取文本，然后进行分词、词干提取、去停用词、计算词频，有界面，很实用

本次实验提供六个类别的垃圾识别分类数据集，分别是glass、cardboard、metal、paper、plastic、trash。本次实验是基于卷积神经网络模型来完成六个类别垃圾分类。 目前垃圾分类已经在许多城市开展起来。这看似微不足道的“小事”，实则关系到13亿多人生活环境的改善，理应通过人工智能技术来大力提倡社会风气养成。本次实验提供六个类别的垃圾识别分类数据集，分别是glass、cardboard、metal、paper、plastic、trash。本次实验是基于卷积神经网络模型来完成六个类别垃圾分类。 2.任务要求 每位同学单独完成；建立神经网络模型，并尽可能将其参数调优到最佳状态；绘制深度学习模型图、绘制并分析学习曲线等；分析模型并试着调试不同学习率等超参数对模型的结果影响 ；使用Python语言。 3.实验方法 卷积神经网络 （Convolutional Neural Network, CNN）是一种结构类似于人类或动物的 视觉系统 的人工神经网络，包含一个或多个卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Full

halcon图像分类

流行的无模型强化学习算法 PyTorch和Tensorflow 2.0在Openai体育馆环境和自行实现的Reacher环境中均实现了最新的无模型强化学习算法。 算法包括软参与者关键（SAC），深度确定性策略梯度（DDPG），双延迟DDPG（TD3），参与者关键（AC / A2C），近端策略优化（PPO），QT-Opt（包括交叉熵（ CE）方法） ， PointNet ，运输商，循环策略梯度，软决策树等。 请注意，此存储库更多是我在研究和实施期间实施和测试的个人算法集合，而不是正式的开放源代码库/软件包以供使用。 但是，我认为与他人分享它可能会有所帮助，并且我希望对实现进行有益的讨论。 但是我没有花太多时间在清理或构建代码上。 您可能会注意到，每种算法可能都有几种实现方式，在此我特意展示所有这些方式，供您参考和比较。 此外，此存储库仅包含PyTorch实施。 对于RL算法的官方库，

2d和3d图像分类与分割源码

前30列为特征数据，最后列为标签数据，

垃圾分类数据集 含：xml、txt格式（图片和标注各1377张） 标注类别： paper products（纸制品，任何纸盒子和报纸） plastics：（塑料类：饮料瓶、塑料袋、塑料泡沫等） glass（玻璃类：玻璃瓶、白炽灯泡、碎玻璃、其他玻璃制品。） metals（金属罐（如易拉罐）、金属盒、其他金属制品） kitchen waste（厨余垃圾：食物，水果，鲜花） WPD这个用大写（未破带：凡是用垃圾袋装着其他垃圾的都标WPD，这个不用标plastics） cloth（布料，布袋子，衣服，布制品）

ssm垃圾分类系统lw+ppt

我自己实现的灰度共生矩阵提取结肠癌图像特征，并利用计算机辅助诊断的方法SVM分类Matlab代码。 我自己实现的灰度共生矩阵提取结肠癌图像特征，并利用计算机辅助诊断的方法SVM分类Matlab代码。

从BP神经元模型和RBF神经元模型几何意义出发，将仿生模式识别理论引入到神经网络分类中，提出了一种基于仿生模式识别的构造型神经网络分类方法，通过构造不同结构神经元结合的神经网络，实现了对不同类样本在高维空间中形成的不同形状几何体的覆盖。实验证明该算法是非常有效的。