matlab精度检验代码openSAFT
合成Kong径聚焦技术（SAFT）的开放式实现。
该代码最初是为超声混凝土检查而创建的。
发布代码的目的是促进对用于混凝土无损检测的SAFT方法的讨论和公开探索。
如果您使用/构建此代码以进行发布，请引用以下文章：
Bittner，James
A，Agustin
Spalvier和John
S
Popovics。
2018.“混凝土构件的内部成像”。
混凝土国际，编号。
四月：57-63岁。
网址：
档案：
-快速的图形程序，演示重构选项
main.m-检查示例数据集的常规入门文件（JAB4.lbv）
qgui.m-使用MATLAB构建的用于测试不同色增益的示例GUI
a_filereader.m-简单的二进制文件读取器，配置为读取2048个点长的66个时域信号。
a_plotBscan.m-组合B扫描估计并绘制为图像的SAFT算法
意见书
-这是一个开放项目，作者欢迎提出建议，提供新代码并发布问题数据集。
-QC完全从此处理方法中丢失。
请随时提交QC算法代码。
免责声明
该代码是根据现有文献编写的，并提供了一些创造性的问题解决方案来加快过程
2021-12-22 14:25:02
2.7MB
1
matlab精度检验代码ANN
MNIST分类器（从头开始）
用于人工神经网络分类的MATLAB代码。
该ANN只能有一个隐藏层。
该网络是从头开始编码的，这意味着它不使用MATLAB
Deep
Learning
Toolbox之类的东西。
我这样做是因为我想了解ANN背后的所有数学原理。
另外，从头开始编写所有代码使我能够进行细微的更改，这些更改在使用框架时可能会很困难。
对这个项目的提交很少，因为我决定在完成后将其添加到GitHub。
运行代码
只需按下运行按钮（f5），即可运行网络。
我建议使用ctrl
+
enter逐节运行它，因为您可能不希望它每次都作图。
另一个原因是存在pooling.m替换了主代码的DATA
INITIALIZATION部分。
如果要最大程度地合并输入数据，请运行pooling.m，然后逐节运行主代码（ANN_mnist.m），跳过第一节。
代码流
首先，代码从两个csv文件读取数据。
一种用于训练数据。
一种用于测试数据。
然后制作目标矩阵，并对输入数据进行归一化并以零为中心。
接下来，创建权重矩阵，并初始化网络的许多超参数。
最终，使用随机后裔来训练
2021-12-22 11:33:45
11.15MB
1