matlab源码

中文新闻分类模型，利用TextCNN模型进行训练，TextCNN的主要流程是：获取文本的局部特征：通过不同的卷积核尺寸来提取文本的N-Gram信息，然后通过最大池化操作来突出各个卷积操作提取的最关键信息，拼接后通过全连接层对特征进行组合，最后通过交叉熵损失函数来训练模型。

SwaNN是基于粒子群优化（使用Python包PySwarms（https://pyswarms.readthedocs.io/en/latest/）的神经网络的基本框架。zip文件包含SwaNN.py中的主要程序，大约30个示例：-分类-回归-时间序列预测如果有人对此类感兴趣，我需要一些关于类构建的帮助（我既不是Python专家也不是OOP专家）...在Google Colab中：https：//colab.research .google.com / drive / 1u6SOydDUThUrhTfaic2NiyDhh1ZGRJsH？usp = sharing新增功能：-重新组装并清洁了jupyter笔记本

基于卷积神经网络的人脸识别. 完整代码 可直接运行 我们整个人脸识别系统总共分为 5 个部分：图像采集、人脸检测、数据整理、卷积神经网络的构建和训练、人脸实时识别。 3.1 图像采集 在卷积神经网络训练之前，首先得有数据。我们通过 opencv 调用电脑摄像头拍取约 10 个人的人脸照片，每人拍 600 张。为拍照的 10 个人分别建立一个文件夹，并将其所拍照片统一放置该文件夹中，文件夹以起名字拼音命名，最后将这 10 个文件夹统一放置于一个总文件夹中，并以“faceImages”命名。示意图如下：

针对高风险背景下的混沌时间序列区间预测问题,首次将回声状态网络与一致性预测框架相结合,提出基于两者的混沌时间序列区间预测算法.该算法将回声状态网络的拟合能力与一致性预测区间的可靠性相结合,使得最终的预测区间包含被预测值的频率或概率可以被显著性水平参数所控制,即预测区间具有极高的可信度.同时,由于使用岭回归学习回声状态网络的输出权重,使得算法在学习阶段对样本的留一交叉估计可以被快速地计算,极大地缩短了一致性预测的学习时间.理论分析表明,所提出算法的时间复杂度等价于原始回声状态网络算法的时间复杂度,即算法具有较快的计算速度.实验表明,所提出算法能够较精确地控制预测的错误率,对噪声具有鲁棒性,且预测区间比基于高斯过程的预测区间更加准确地刻画了被预测值的波动范围.

乳腺癌数据集 Python 预测模型 乳腺癌数据集二分类预测 机器学习 深度学习 网格搜索+logistic逻辑回归+神经网络+SVM支持向量机+KNN 条形图折线图可视化 预测效果较好，拟合较为准确。 jupyter notebook numpy pandas matplotlib sklearn 数据分析 数据挖掘

将.m文件和.fig文件放在同一路径下，点击运行，填写好输入输出节点数就可以计算出隐含层节点数。

原始的U-Net采用跳跃结构结合高低层的图像信息, 使得U-Net模型有良好的分割效果, 但是分割结果在宫颈细胞核边缘依然存在分割欠佳、过分割和欠分割等不足. 由此提出了改进型U-Net网络图像分割方法. 首先将稠密连接的DenseNet引入U-Net的编码器部分, 以解决编码器部分相对简单, 不能提取相对抽象的高层语义特征. 然后对二元交叉熵损失函数中的宫颈细胞核和背景给予不同的权重, 使网络更加注重细胞核特征的学习. 最后在池化操作过程中, 对池化域内的像素值分配合理的权值, 解决池化层丢失信息的问题. 实验证明, 改进型U-Net网络使宫颈细胞核分割效果更好, 模型也越鲁棒, 过分割和欠分割比率也越少. 显然, 改进型U-Net是更有效的图像分割方法.

3.BP神经网络算法设计与实现.pdf 同样和我上传的别的算法一样都是mfc实现步骤和核心代码

基于对结构安全性的高要求，以各种不同监测技术为基础的结构健康监测系统得到广泛研究与应用，而结构损伤识别系统是结构健康监测系统的核心组成部分之一。本文以某悬臂梁为工程背景，研究结合信息融合的基于BP神经网络的结构损伤识别技术，通过MATLAB软件构建BP神经网络，训练完成的神经网络损伤识别准确率高于90%。本文对基于神经网络的结构损伤识别技术的可靠性进行讨论，总结了结合信息融合与神经网络的损伤识别技术的优缺点。网络识别结果证明了该技术的可行性，为工程结构损伤识别应用的进一步研究提供了参考。