学校布置的作业，不使用封装好的函数，从基层实现ANN网络，用到了反向传播。代码在word汇报中，可以自己更改一些参数。更改参数的一些数据在图表中。ppt中有思路和原理，以及难点和结果分析。

1.领域：matlab，pointNet的三维点云目标分类识别算法 2.内容：【含操作视频】基于pointNet的三维点云目标分类识别matlab仿真,输出混淆矩阵验证识别率 3.用处：用于pointNet的三维点云目标分类识别算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。 数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。

项目描述请参见：https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/119490649 使用NI Vision色彩分类函数对洗手液进行分类的实例，了解色彩分类的使用。 项目可直接运行~

深度学习基于卷积神经网络的校园垃圾识别分类系统源代码。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行垃圾识别分类识别。深度学习基于卷积神经网络的校园垃圾识别分类系统源代码。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行垃圾识别分类识别。深度学习基于卷积神经网络的校园垃圾识别分类系统源代码。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行垃圾识别分类识别。深度学习基于卷积神经网络的校园垃圾识别分类系统源代码。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行垃圾识别分类识别。深度学习基于卷积神经网络的校园垃圾识别分类系统源代码。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行垃圾识别分类识别。深度学习基于卷积神经网络的校园垃圾识别分类系统源代码。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行垃圾识别分类识别。

机器学习，利用全连接神经网络，近4000张喷码字符（类似于牛奶盒上的生产日期），全自动训练与分类识别，dataset文件夹里面是已经标注好的训练集，cut文件夹里面是全部数据集，handle文件夹里面是运行程序后将所有字符进行分类保存，分类成功率还是很高。

文件中包括一个新冠肺炎CT图像数据集、使用LLE、PCA以及PCA_LLE算法进行数据降维，结合SVM对数据进行训练与识别，在LLE 算法中，实现对 LLE 算法中邻域 k，维度 d 的最优估计问题，并经过 SVM最后分类识别结果作为评价标准。结果表明，参数优化算法具有一定的准确性，在优化的 k 值与 d 值时，LLE+SVM 的分类正确率最高，同时实验发现，PCA_LLE 组合算法的分类正确率与 LLE 算法相近，但是时间复杂度却远低于LLE 算法。 总结：资源中包括LLE算法，瑞士卷的处理、LLE参数的优化、PCA与LLE算法的结合，最后进行分类识别，识别率高达85%。

本项目采用YOLOv5实现垃圾分类目标检测。利用大量已标注目标检测数据集进行训练，对居民生活垃圾图片进行检测，找出图片中属于哪个类别的垃圾，并指示出在图片中的位置。 本工程YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5，在Windows系统上进行垃圾分类目标检测的项目演示。具体项目过程包括：数据集及格式转换、探索性数据分析（EDA）、安装软件环境、安装YOLOv5、修改YOLOv5代码(为支持中文标签）、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。

给出完整Python代码，用于图像识别，可用于深度学习的入门。

通过华为云ModelArts平台，自动学习的图像分类实现花卉分类识别。实验利用华为云提供的数据，实现花卉识别分类。实验内容包括数据的导入、数据的标注、训练项目的搭建、模型的部署及测试。实验过程需截图，按实验报告模板要求写在实验报告中。有基础有兴趣的同学可以自行选题只要通过华为云平台进行实验操作即可。 ---图片是用手机照的，可能有点不太清楚，如果介意请勿下载。