matlab精度检验代码通过卷积神经网络（CNN）检测黑素瘤
该项目的目的是创建一个卷积神经网络（CNN），将皮肤病变的皮肤镜图像分类为黑色素瘤或非黑色素瘤。
皮肤镜图像是使用显微镜和照明的皮肤图像。
动机
黑色素瘤是最致命，最具侵略性的皮肤癌。
预计到2018年，皮肤黑色素瘤将在美国造成9,320例死亡。
但是，如果黑色素瘤是早期发现的，则5年生存率约为99％。
因此，在转移之前，黑素瘤的早期检测对于患者的生存至关重要。
黑色素瘤是由位于皮肤表皮中的黑色素生成细胞（黑色素细胞）的快速生长演变而来的。
尽管只能通过活检才能确定黑色素瘤，但通常使用助记符“
ABCDEs”在现有或新痣（通常称为“痣”）中进行视觉识别：
不对称–病变形状不规则或不对称。
边框–边缘不规则且难以定义。
颜色–存在不止一种颜色或颜色分布不均。
直径–直径大于6毫米。
不断发展–病变的颜色和大小随时间而改变。
建于
TensorFlow
凯拉斯
Python
MATLAB的深度学习工具箱
楷模
为此项目探索了两种CNN架构：
使用Keras，TensorFlow和Python从零开始构建的简单CNN。
使用MAT
2021-09-29 21:18:01
21.03MB
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1．主要单元电路参数计算和元器件选择；
2．画出总体电路图；
3．借助仿真软件在计算机上进行仿真试验；
4. 仿真成功后，在插线板上连接好设计的电路并进行调试和测试；
5. 最终实现秒表的计时、停止、复位功能。
2021-09-29 19:42:37
465KB
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高精度数据采集器源程序，可以直接应用于实际项目中
2021-09-28 19:02:18
28.37MB
这是一个用于分类和回归集成学习的简单类/工具箱。
它使用户能够使用 MATLAB 的“统计和机器学习工具箱”分类模型手动创建异构、多数投票、加权多数投票、均值和堆叠集成。
1.0.0 版本还增加了 boosting、bagging、随机子空间和“随机森林”训练方法。
2021-09-28 09:56:38
9KB
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本文设计了一种高精度时间间隔测量模块。该模块将标准晶振锁相倍频输出 1200MHz 高频参考时钟，通过测量发射脉冲与反射脉冲间时间间隔内高频参考时钟个数，得到时间间 隔Δt，测时分辨率为0.83ns。
2021-09-27 22:13:32
218KB
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IPCC AR5 全球气候模式模拟的中国日平均降水精度评价数据集（1996-2005）(APrec_AR5_GCMs_China_1996-2005)是在15个全球气候模式（BCC，BNU，CanESM2，CCSM4，CNRM-CM5，CSIRO-Mk3.6.0，FGOALS-g2，GISS-E2-R，IPSL-CM5A-LR，MIROC5，MIROC-ESM，MIROC-ESM-CHEM，MPI-ESM-LR，MRI-CGCM3，NorESM1-M）和1个多模式集合(Multi-Model Ensemble，MME)对中国地区降水的模拟数据与660个中国气象站观测数据对比基础上产生的数据集。该数据集研发的技术路线为：（1）从15个全球气候模式（GCMs）模拟的数据集中，选取中国境内1996-2005年日降水量模拟数据；（2）计算1996-2005年GCMs 的日平均降水模拟值；（3）通过双线性插值方法，提取660个气象站点处的日平均降水模拟值；（4）将气象站点处的所有GCMs模拟值取平均，得到各气象站点的MME日平均降水模拟值；（5）以气象站点实际观测值为基准，对15个GCMs和MME日平均降水模拟值精度进行评估。评估参数包括：相关系数（R）、偏差（BIAS）、平均相对误差（MRE）和均方根误差（RMSE）。
2021-09-27 11:02:24
672KB
集成学习基础思维导图，根据该导图可以对集成学习有一个框架上的了解，学习了解bagging、boosting、下的随机森林、GBDT、xbg等
2021-09-26 10:21:22
2.12MB
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