毕设项目 基于VGG19网络实现5类水果识别系统源码+数据集+模型+项目操作说明 主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

基于深度学习的常见作物病虫害识别系统的源码+数据集.zip内附教程和论文。 软件架构 1.深度学习技术栈：Python3.7 , Tensorflow 2.1, google colab 2.服务端技术栈：阿里云ECS，Ubuntu-18-04-x64，Docker, Tensorflow Serving, nginx , tomcat 3.web客户端技术栈：Vue2 , Echarts , Tensorflow for js, Opencv for js 教程 -- tensorflow从安装到部署到服务器的保姆级教程 客户端代码 -- Web端，“hc”是jquery的版，“recogpest”是vue版 （上面成果里面的识别系统用的是vue版） 论文 -- 参考论文、最后毕业的论文、性能统计结果等成果 深度模型训练测试代码 -- 训练、测试深度学习模型的代码 基于深度学习的常见作物病虫害识别系统的源码+数据集.zip内附教程和论文。基于深度学习的常见作物病虫害识别系统的源码+数据集.zip内附教程和论文。基于深度学习的常见作物病虫害识别系统的源码+数据集.zip内附教程和论

基于RNN(循环神经网络)空中目标意图识别_kereas源码+数据集+程序说明及注释 程序为使用循环神经网络进行意图识别的程序 程序设计语言为Python 3.7.6；开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 代码可以生成损失函数曲线，精确度曲线； 可自定义修改梯度下降方法，损失函数。

基于LSTM循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据集+程序说明 程序设计语言为Python 3.7.6；集成开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 数据集为：SCENARIO_DATA_UTF8.zip getData()函数负责读取xml文件，并处理成数据序列及对应的标签序列。参数data_length决定了所读取序列的长度。 getDocumentList()函数用于辅助getData()函数进行数据读取。 modelLSTM()用于实现最基本的循环神经网络模型，只是神经元类型为基础的LSTM。

基于GRU循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据+程序说明.zip 程序为使用GRU循环神经网络进行意图识别的程序 程序设计语言为Python 3.7.6；开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 数据集为：SCENARIO_DATA_UTF8.zip 代码可以生成损失函数曲线，精确度曲线； 可自定义修改梯度下降方法，损失函数。

基于改进GRU(添加注意力机制)循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据+程序说明.zip 程序设计语言为Python 3.7.6；集成开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 数据集为：SCENARIO_DATA_UTF8.zip getData()函数负责读取xml文件，并处理成数据序列及对应的标签序列。参数data_length决定了所读取序列的长度。 getDocumentList()函数用于辅助getData()函数进行数据读取。 modelAttentionAfterGRU()用于实现在GRU层之后添加Attention层的模型。 modelAttentionBiLSTM()用于实现在双向GRU层之后添加Attention层的模型。 全局变量INPUT_DIM表示输入特征的维度；TIME_STEPS = 500 表示输入到神经网络层序列的长度。 主函数中给出了一个示例：读取数据，划分训练集和测试集，多次训练神经网络模型进行交叉验证，计算加权错误率Weighted Error Rate和训练模型所用时间， 最后将

1.持久性模型 2.快速检查自相关_corr() 3.快速检查自相关_lag_plot() 4.数据集线图 5.自回归模型 6.自回归模型 (2) 7.自相关图_autocorrelation_plot() 8.自相关图_plot_acf()

一个简单的网格搜索框架 网格搜索就是穷举法，对所有可能的参数组合都带入程序，进行尝试。 模型参数对应：SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)m，对于模型来说并不是所有输入参数都是有效的， 如季节周期参数m不能为0，当m=0时，会导致SARIMAX函数报错。 以SARIMA模型为示例，介绍了如何对模型的参数进行网格搜索来找到较优参数 SARIMA是对AR,MA,ARIMA模型的改进，添加了季节周期的因素在里面 在网格搜索配置超参数的时候也是一个学习点

单变量时间序列预测开发深度学习模型_python源码+数据+超详细注释 内容： 多层感知器模型 卷积神经网络模型_CNN 递归神经网络模型_LSTM 递归神经网络模型_CNN+LSTM 递归神经网络模型_ConvLSTM2D 本文使用了5种不同的网络模型,实现了一元序列的自回归 1.MLP：多层感知机 2.CNN：卷积 3.LSTM：长短周期 4.CNN+LSTM卷积+长短周期 5.ConvLSTM2D卷积+长短周期 并且分别比较了5中模型的预测效果，CNN模型相对来时是最好的。 深度学习在一元时间序列预测中表现并不佳

基于KNN的室内运动时间序列分类项目源码+数据+超详细注释 通过布置在不同房间的传感器获取到穿戴设备的人的移动数据，预测人的移动轨迹（人在哪个房间），场景见文件夹内示意图 内容包含： 1.数据说明见IndoorMovement\数据说明.txt 2.如何用pandas加载csv，并且画数数据的折线图，柱状图 3.用最小二乘法对数据进行线性拟合，并画出图像 4.数据特征工程:所有MovementAAL_RSS文件中最小的文件包含19条数据，所以默认以19作为数据集维度，故每个文件取最后19条，根据MovementAAL_DatasetGroup中的分组对应关系，将MovementAAL_RSS作为输入，MovementAAL_target作为输出，将文件按关联关系拼成train和test集合 5.将构建好的，维度为19的数据分别代入7种模型进行评估准确性，7种模型分别为LogisticRegression，KNN，DecisionTreeClassifier，SVM，RandomForestClassifier，GradientBoostingClassifier