将通过频域卷积信号盲源分离算法从MP3歌曲音频信号中分离出人声主唱信号,再从人声主唱信号中提取出能够表征歌曲的旋律特征构建哼唱检索系统的歌曲数据库。盲源分离要求观测信号数目不小于源信号数目,因此先用小波多分辫率分析构造一路观测信号,再用频域独立成分分析(FDICA)实现MP3歌曲音频信号的盲源分离(BSS)。实验证明,采用FDICA-basedBSS从歌曲MP3中分离出的人声主唱信号的旋律特征与待检索的人声哼唱信号的旋律特征有较高的相似度,可以用歌曲MP3构建哼唱检索系统的歌曲数据库。

针对目前发票自动分类方法对发票类型分类准确率不高的问题，提出了一种改进的AlexNet网络对发票类型进行快速高效的自动识别方法，在AlexNet的基础上对其参数进行改进，在大型数据集ImageNet上对网络进行训练，将训练好的AlexNet网络前五层作为特征提取器，对AlexNet提取的特征进行分类识别，最后在实验中采用不同的交叉验证方法，并与改进前的AlexNet网络分类结果进行比较。结果表明，提出方法的准确度达到98％的分类精度，高于传统AlexNet分类器的85%。目前系统已开始试用，并且性能稳定，满足了发票系统的业务需要。

包含训练代码、预测代码、数据划分代码、网络代码等，采用pytorch框架所写。 代码中包含3D卷积神经网络和支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、K最邻近（KNN）这三个机器学习算法。可以随意组合为3DCNN-SVM、3DCNN-RF、3DCNN-KNN。代码清晰，便于理解。也可单独训练3DCNN或者机器学习。

卷积神经网络，研究综述，pdf，CNN,

不使用'conv（）'的矩阵方法进行线性卷积在这里我编写了通过矩阵方法进行线性线性卷积的代码。 它需要两个向量并对它们进行线性卷积。 我做了一个名为 shiftFTN 的函数（函数代码附在 zip 文件中的主 m 文件中）来将向量向右移动 1。

基于CNN卷积神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于CNN卷积神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于CNN卷积神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

基于CNN卷积神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于CNN卷积神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于CNN卷积神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

基于CNN卷积神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于CNN卷积神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于CNN卷积神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

含作业文件+完整数据集+图片文件。上传的是已经做过一遍了版本，可以作为答案，如果要自己做一遍就把start code到end code之间的删掉就行了。那之间的就是作业要求写的代码

关于FCOS的一些改进（FCOS：完全卷积One-Stage对象检测）