【图像识别】基于卷积神经网络cnn实现银行卡数字识别matlab源码.zip

CNN-文本分类-keras 它是中作为功​​能api的简化实现 要求 训练 运行以下命令，如果要更改它将运行100个纪元，只需打开 python model.py 对于新数据 您必须重建词汇表然后进行培训。 引文 @misc{bhaveshoswal, author = {Bhavesh Vinod Oswal}, title = {CNN-text-classification-keras}, year = {2016}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished =

本ppt详细介绍了卷积神经网络的起源背景、算法原理、算法的执行过程、以及CNN的应用场景

回顾近年 来国 内外植物 叶片分类的研 究进展 ，指 出传 统方法存在 的缺 陷。 简述卷积 神经 网络在 图像分 类的优 势 ，为 了简单高效地对植物叶片进行识别 ，提 出一种基 于卷积神 经 网络(Convolutional Neural N etw ork ， CN N ) 的植物 叶片识别方法。 在 Sw edish 叶片数 据集上的实验结果表明 ，本算 法识 别正确 率高达 99 ．56％ ，显著优 于传统 的叶片识 别算法。

自动金属表面缺陷检查在工业产品的质量控制方面已受到越来越多的关注。金属缺陷检测通常是针对复杂的工业场景执行的，这是一个有趣但具有挑战性的问题。传统的方法是基于图像处理或浅层机器学习技术的，但是这些方法只能在特定的检测条件下检测缺陷，例如在一定范围内或在特定的照明条件下，具有明显对比度高的低缺陷轮廓和低噪声的缺陷。本文讨论了一种通过双重过程自动检测金属缺陷的方法，该过程可以准确地定位和分类从实际工业环境中捕获的输入图像中出现的缺陷。设计了一种新颖的级联自动编码器（CASAE）架构，用于分割和定位缺陷。级联网络基于语义分段将输入的缺陷图像转换为像素级预测蒙版。分割结果的缺陷区域通过紧凑卷积神经网络（CNN）分为特定类别。使用工业数据集可以成功地检测出各种条件下的金属缺陷。实验结果表明，该方法满足了金属缺陷检测的鲁棒性和准确性要求。同时，它还可以扩展到其他检测应用程序。

剩余使用寿命（RUL）预测在预测和健康管理（PHM）中起着至关重要的作用，以提高可靠性并降低众多机械系统的周期成本。 深度学习（DL）模型，尤其是深度卷积神经网络（DCNN），在RUL预测中正变得越来越流行，从而在最近的研究中取得了最新的成果。 大多数DL模型仅提供目标RUL的点估计，但是非常需要为任何RUL估计具有关联的置信区间。 为了改进现有方法，我们构建了一个概率RUL预测框架，以基于参数和非参数方法来估计目标输出的概率密度。 模型输出是对目标RUL的概率密度的估计，而不仅仅是单点估计。 所提出的方法的主要优点是该方法自然可以提供目标预测的置信区间（不确定性）。 我们通过一个简单的DCNN模型，在公开可用的涡轮发动机退化模拟数据集上验证了我们构建的框架的有效性。 源代码将在https://github.com/ZhaoZhibin/Probabilistic_RUL_Prediction中发布。

matlab2017a代码标题：在CIFAR 10上使用CNN的目标检测和图像分类 以下过程说明了如何运行给定的代码：####################################### ################################# 先决条件： 安装了Anaconda软件的系统链接： 要打开您的工作区，请键入以下内容，然后导航到保存代码的文件夹。 jupyter笔记本 已安装Matlab 2017a版本的系统。 ################################################ ####################### 代码结构： AlexNet/ -- data/results/ -- stats_alexnet_testing.mat -- stats_alexnet_validation.mat -- Logs/out_train_alexnet_cifar10_875643.cph-m1.uncc.edu -- AlexNet_Tester.m -- AlexNet_Trainer.m --

卷积神经网络LeNet5 C语言源码，可以更改成自己的模型。

本代码为FCN的keras实现，供初学者学习使用，因为要恰饭所以设置收费，学生党可以在原文下留言，我可以发到你邮箱 原文连接：https://blog.csdn.net/weixin_42834786/article/details/121257711

为进一步提高卷积神经网络的训练速度，减少训练成本，建立了量子门组卷积神经网络模型（Quantum Gate Convolutional Neural Network，QGCNN）。为了构建QGCNN网络结构，依据传统CNN结构的特点，给出卷积算术线路（Convolutional Arithmetic Circuit，ConvAC）的定义。用张量分解来说明ConvAC的权值系数之间的关系，为构建QGCNN提供理论依据。将QGCNN分为输入表示层、隐藏层和输出层，在此基础上实现对数据进行量子编码，利用量子门组完成数据初始化，网络参数更新等操作。将QGCNN应用到数字手写体识别中，实验结果表明，该方法在手写体识别的准确率和收敛速度上有不错的效果。