内容概要：本文介绍了如何利用Matlab编写基于LSTM（长短期记忆网络）和多头注意力机制的数据分类预测模型。该模型特别适用于处理序列数据中的长距离依赖关系，通过引入自注意力机制提高模型性能。文中提供了完整的代码框架，涵盖从数据加载到预处理、模型构建、训练直至最终评估的所有关键环节，并附有详细的中文注释，确保初学者也能轻松上手。此外，还展示了多种可视化图表，如分类效果、迭代优化、混淆矩阵以及ROC曲线等，帮助用户直观地理解和验证模型的表现。 适合人群：面向初次接触深度学习领域的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望通过简单易懂的方式快速掌握LSTM及其变体（如BiLSTM、GRU）和多头注意力机制的应用的人群。 使用场景及目标：① 对于想要探索时间序列数据分析的新手来说，这是一个理想的起点；② 提供了一个灵活的基础架构，允许用户根据自己的具体任务需求调整模型配置，无论是分类还是回归问题都能胜任；③ 借助提供的测试数据集，用户可以在不修改代码的情况下立即开始实验，从而加速研究进程。 其他说明：为了使代码更加通用，作者特意设计了便于替换数据集的功能，同时保持了较高的代码质量和可读性。然而，某些高级特性（如ROC曲线绘制）可能需要额外安装特定版本的Matlab或其他第三方库才能完全实现。

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基础地理信息要素分类与代码是地理信息系统（GIS）中至关重要的一部分，它为地理空间数据的标准化、管理和分析提供了基础框架。以下将详细解释这个领域的关键知识点。 基础地理信息要素分类与代码遵循一系列基本原则。这些原则确保了分类体系的科学性、体系一致性、稳定性、完整性和可扩展性以及适用性。科学性要求分类基于地理实体的本质属性；体系一致性意味着分类系统内部逻辑清晰，无矛盾；稳定性意味着分类标准不易频繁变动，以便长期使用；完整性是指覆盖所有可能的地理要素；可扩展性则考虑未来新出现的地理要素能够方便地纳入系统；适用性确保分类系统能适应不同应用场景的需求。 要素分类通常采用线分类法，这是一种层次化的分类方法。在这种方法下，地理要素被按照从属关系分为四个级别：大类、中类、小类和子类。大类是最顶层的分类，中类隶属于大类，小类又隶属于中类，子类位于最底层，细化到最小的分类单元。这种逐级细分的方式有助于保持分类的清晰度和层次感。 根据描述，基础地理信息要素的大类共有8类，它们分别是： 1. 定位基础：包括经纬网格、控制点等用于定位的基础信息。 2. 水系：涵盖河流、湖泊、水库等水域特征。 3. 居民地及设施：包括城市、村庄、建筑、公共服务设施等。 4. 交通：包括道路、铁路、机场、港口等交通网络。 5. 管线：涵盖供水、供电、排水、燃气等各种管道线路。 6. 境界与政区：涉及国界、省界、县界等行政区域划分。 7. 地貌：包括地形特征如山川、平原、丘陵等。 8. 土质与植被：涉及土壤类型和植被覆盖状况。 中类是在大类基础上进一步细分的46个类别，具体类别因应用场景和具体需求而异，通常会更具体地描述大类下的各种地理实体。 代码结构方面，基础地理信息要素的分类代码采用6位十进制数字码。这6位数字分别代表大类、中类、小类和子类的编码，每个位置的含义如下： 1. 左起第一位表示大类码，指示要素属于哪个大类。 2. 第二位表示中类码，表明该要素属于哪个中类，是大类的细分。 3. 第三、四位是小类码，进一步细化到小类层次。 4. 最后两位是子类码，最具体地描述了该地理要素。 当需要扩充分类与代码时，必须遵循一定的原则。扩充的小类和子类应在同级分类上进行，新的分类应归入相应的大类、中类或小类，并在相关数据中进行说明。扩充的类型和代码应保持与原有代码结构的一致性，不增加代码的位数，以保证系统的兼容性和统一性。 基础地理信息要素分类与代码是地理信息系统中标准化数据的重要工具，其科学、一致、稳定的分类体系，以及灵活的代码结构，使得地理数据的管理和应用变得更加高效和准确。了解并掌握这些知识，对于地理信息专业人员来说至关重要。

**背景** 浸润性导管癌（IDC）是所有乳腺癌中最常见的亚型。为了对整个组织样本进行侵袭性分级，病理学家通常专注于包含 IDC 的区域。因此，自动侵袭性分级的常见预处理步骤之一是划定整个组织切片中 IDC 的确切区域。 **内容** 原始数据集包含 162 张乳腺癌（BCa）标本的整个组织切片图像，扫描倍率为 40 倍。从中提取了 277,524 个大小为 50 x 50 的 patches（198,738 个 IDC 阴性，78,786 个 IDC 阳性）。每个 patch 的文件名格式为：u_xX_yY_classC.png —— 例如 10253_idx5_x1351_y1101_class0.png。其中，u 是患者 ID（10253_idx5），X 是该 patch 裁剪位置的 x 坐标，Y 是该 patch 裁剪位置的 y 坐标，C 表示类别，0 为非 IDC，1 为 IDC。

可直接运行， 1、内容概要：本资源主要基于XGBoost与LightGBM实现文本分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、数据集为电商真实商品评论数据，主要包括训练集data_train，测试集data_test ，经过预处理的训练集clean_data_train，训练好的word2vec词向量模型w2v_model.pkl和中文停用词表stopwords.txt，可用于模型训练和测试，详细数据集介绍见商品评论情感数据说明文档。 3、源代码：word2vec_analysis.py 是基于Word2Vec进行词向量的生成，采用向量平均求得句向量，然后分别构建RandomForest和GBDT分类模型进行文本分类。 4、源代码：xgboost_model.py是基于xgboost模型对文本进行分类。 5、源代码：lightGBM_model.py是基于lightGBM模型对文本进行分类。

信号处理--多分辨率单通道注意力脑电睡眠分类 完整代码

如题，本资源包含了完整的训练代码和训练数据。更多详情可参考博客一：https://qianlingjun.blog.csdn.net/article/details/125051953 博客二：https://qianlingjun.blog.csdn.net/article/details/125064999 数据集部分是LIDC-IDRI的CT结节的数据集，其中供参考的是分叶征的完整数据集（如果需要良恶性、毛刺征等等，可以私信我补充）。代码部分还包括了数据生成的代码，这部分可以帮助你后续产生自己的训练数据集。

最近 Transformer 在统一建模方面表现出了很大的威力，是否可以将Transformer应用到时序异常检测上引起了很多学者的研究兴趣。 最近来自阿里达摩院、上海交通大学的几位学者就近年来针对时间序列场景中的Transformer模型进行了汇总，在Arxiv上发表了一篇综述。综述涵盖了Transformer针对时序问题下的具体设计，包含预测、异常检测、分类等诸多工业界常用场景，并开源了代码，是非常不错的学习资料。 优秀毕业设计：基于transformer的序列数据二分类完整代码+数据可直接运行

可直接运行。基于pytorch vision transformer的乳腺癌图像分类 完整代码+数据 可直接运行 毕业设计

神经网络实现分类matlab代码人工神经网络的 LRP 工具箱 (1.3.0) 逐层相关性传播 (LRP) 算法通过使用学习模型本身的拓扑将相关性分数归因于输入的重要组成部分来解释特定于给定数据点的分类器的预测。 LRP 工具箱为支持 Matlab 和 python 的人工神经网络提供了简单且可访问的 LRP 独立实现。 工具箱实现了 Caffe 深度学习框架的 LRP 功能，作为 10/2015 发布的 Caffe 源代码的扩展。 Matlab 和 python 的实现旨在作为沙箱或游乐场，让用户熟悉 LRP 算法，因此在实现时考虑了可读性和透明度。 可以使用原始文本格式、Matlab 的 .mat 文件和 python/numpy 的 .npy 格式导入和导出模型和数据。 查看 LRP 工具箱的实际应用 要在浏览器中试用基于 python 的 MNIST 演示或基于 Caffe 的 ImageNet 演示，请单击相应的面板： MNIST 图片 文本 基于神经网络的简单 LRP 演示，可预测手写数字并使用 MNIST 数据集进行训练。 基于使用 Caffe 实现的神经网络的更复杂的