本资源包含了四套独立的代码实现，旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN（K-最近邻算法）、SVM（支持向量机）、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行，为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现：利用K-最近邻算法，通过分析和比较语音样本的特征，来识别情感状态。 SVM实现：通过支持向量机模型，对语音样本的特征进行分类，以准确判断情感。 神经网络实现：采用深度学习方法，构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。 特征降维实现：使用算法降低数据维度，以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写，易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习，特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意，其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下，如果运行其他三套代码报错，请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码，对于初学者很有帮助！ 如果对你有帮助，还请点赞或者评论，谢谢！！

文件中包含多种求函数逼近的函数算法，如切比雪夫多项式逼近，离散周期数据点的傅立叶逼近，离散试验点的线性最小二乘拟合等

人工智能，多智能体，队形控制研究，（汉……，竟然不能免费分享）大家适量下载

这个数据集包含99种不同的植物。分为培训(80%)、测试(10%)和有效数据(10%)。共19000张植物图片 这个数据集包含99种不同的植物。分为培训(80%)、测试(10%)和有效数据(10%)。共19000张植物图片 这个数据集包含99种不同的植物。分为培训(80%)、测试(10%)和有效数据(10%)。共19000张植物图片

桃树叶数据集，包含六种桃子的叶子图片。zip文件包含六种不同的桃子品种。里面的每个文件都有一个数字，代表各种类型。1) CP-03-06(试验品种，非官方品种);2)奥罗阿兹台克;3) Oro San Juan;4)细微;5) Colegio;6)罗宾。每类有200-700张图片不等

土豆叶片数据集，包含10种土豆叶片病害，每类数据1000张图片以上 土豆叶片数据集，包含10种土豆叶片病害，每类数据1000张图片以上 土豆叶片数据集，包含10种土豆叶片病害，每类数据1000张图片以上

船坞-船型分类数据集，该数据集包含9种类型的船只的图像。它包含两个目录“TRAIN”和“TEST”，分别有1162和300个图像。训练图像在特定类本身的目录中提供。目录的名称是用于提交的“类标签”。目的是将“TEST”图像归为9类中的一类。分为：船型渡船、贡多拉、帆船、游船、皮划艇、充气船、纸船、浮筒、货船

手提包分类数据集，它包含5种不同类型的手提包，包括：背包迷你、带包、大包、肩包、大手提袋，每个类别(即手提包类型)包含550张图片，所有类别的图片数量相等。 手提包分类数据集，它包含5种不同类型的手提包，包括：背包迷你、带包、大包、肩包、大手提袋，每个类别(即手提包类型)包含550张图片，所有类别的图片数量相等。

黄麻病害数据集，在这项工作中，我们使用一个脚本从谷歌Images和其他来源收集我们感兴趣的所有昆虫的照片，并将它们与实验室处理的照片结合起来。我们的数据集由4个类组成。每个类的平均计数为384，总计1535幅图像。由于Kaggle的限制，我们将每个类的图像限制在220张。本图像数据集中列出了四种重要的黄麻害虫

PCB缺陷图片数据集 包含六种常见缺陷 可用于图像识别、缺陷检测