睡眠研究对于人的身心健康和工作生活有着重要的意义。睡眠过程中不同状态的标注，是睡眠研究的一个基础工作。本文采用单通道的脑电信号数据，将数据输入到深度置信网络中进行特征表达和分类学习。通过利用39个晚上的睡眠数据进行测试，达到了82.26%的平均分类准确率。
2021-01-28 02:33:32
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贝叶斯网络的R语言实现，贝叶斯网络的R语言实现，贝叶斯网络的R语言实现，贝叶斯网络的R语言实现，贝叶斯网络的R语言实现。
2020-01-25 03:10:59
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MatlabReadMNIST是用来从train-labels-idx1-ubyte，train-images-idx3-ubyte，t10k-labels-idx1-ubyte，t10k-images-idx3-ubyte中获取数据的（已经获取好了），只要运行ceshi.m就可以了，修改ceshi.m读入的图片就可以识别不同的图片，自己提供输入图片也可以，不过要注意输入图片的大小要是28*28
2020-01-03 11:18:11
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Deep Belief Network深度信念网络（DBN的Matlab代码），可以运行test_example_DBN.m对手写数字进行训练学习
2019-12-21 22:03:18
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