中国工业经济刊登的文章，另外还有引用的代码程序、算法和原始数据及分析研究结果（见相同论文标题的另外附加文件）。《中国工业经济》期刊勇立潮头，率先在国内期刊界公开论文数据和程序等资料，代码数据开源，让论文结果复制成为可能，方便大家基于此做更深入的分析和研究。

1.本项目以科大讯飞提供的数据集为基础，通过特征筛选和提取的过程，选用WaveNet模型进行训练。旨在通过语音的梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征，建立方言和相应类别之间的映射关系，解决方言分类问题。 2.项目运行环境包括：Python环境、TensorFlow环境、JupyterNotebook环境、PyCharm环境。 3.项目包括4个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存、模型生成。数据集网址为：challenge.xfyun.cn,向用户免费提供了3种方言(长沙话、南昌话、上海话),每种方言包括30人,每人200条数据,共计18000条训练数据,以及10人、每人50条,共计1500条验证数据;WaveNet模型是一种序列生成器，用于语音建模，在语音合成的声学建模中，可以直接学习采样值序列的映射，通过先前的信号序列预测下一个时刻点值的深度神经网络模型，具有自回归的特点；通过Adam()方法进行梯度下降，动态调整每个参数的学习率，进行模型参数优化 4.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/134832627

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【基于matlab的手势识别系统】是一个利用计算机视觉和机器学习技术实现的创新性应用，主要目的是通过识别特定的手势来执行相应的数字命令。在这个系统中，手势被映射为1到10的数字，使得用户可以通过简单的手部动作与设备进行交互。以下是关于这个系统的几个关键知识点： 1. **MATLAB平台**：MATLAB是一种强大的数学计算软件，广泛用于信号处理、图像处理、机器学习等多个领域。在这个项目中，MATLAB被用作开发环境，提供了丰富的图像处理工具箱和机器学习库，简化了算法实现和系统集成的过程。 2. **新手势录入**：系统允许用户录入新的手势样本，这在实际应用中是非常实用的，因为它可以适应不同用户的手势习惯，提高系统的个性化和适应性。录入过程可能涉及到手势捕捉、预处理和特征提取等步骤。 3. **PCA（主成分分析）**：PCA是一种常见的特征提取方法，用于降维和数据可视化。在手势识别中，PCA可以用来减少图像的复杂度，提取最能代表手势特征的主成分，同时减少计算负担。 4. **特征提取**：这是图像识别中的关键步骤，包括色彩特征、纹理特征、形状特征等。对于手势识别，可能使用霍夫变换检测轮廓，或者利用灰度共生矩阵分析纹理信息，以区分不同的手势。 5. **机器学习算法**：系统采用了机器学习算法进行训练和识别。可能使用的算法包括SVM（支持向量机）、KNN（K近邻）、神经网络等。这些算法通过对大量手势样本的学习，构建分类模型，以区分不同的手势。 6. **训练迭代**：在机器学习过程中，迭代训练是提升模型性能的关键。通过反复迭代，模型可以逐步优化，提高对新样本的识别准确率。 7. **增加样本数量**：为了提高识别的准确性，系统允许增加更多的手势样本。增加样本可以增强模型的泛化能力，使其在面对未见过的或变化的手势时仍能做出正确的判断。 8. **系统自主编程**：描述中提到系统是自主编程的，这意味着所有的算法实现和界面设计都是定制的，没有依赖现成的解决方案，这体现了开发者在图像处理和机器学习领域的深厚技术基础。 9. **文件列表解析**："基于的手势识别系统支.html"可能是系统的介绍或使用手册，提供操作指南；"1.jpg"和"2.jpg"可能是手势样本图片，用于训练或演示；"基于的手势识别.txt"可能包含了源代码片段、算法描述或其他相关文档。 这个基于MATLAB的手势识别系统结合了计算机视觉和机器学习的先进技术，为用户提供了一种直观、便捷的人机交互方式。它展示了MATLAB在工程实践中的强大功能，以及在人工智能领域中的广泛应用。

1.本项目以相关平台音乐数据为基础，以协同过滤和内容推荐算法为依据，实现为不同用户分别推荐音乐的功能。 2.项目运行环境：包括 Python 环境、MySQL 环境和 VUE 环境。需要安装的依頼包为: Django 2.1、PyMySQL 0.9.2、jieba 0.39、xlrd 1.1.0、gensim 3.6.0 3.项目包括4个模块：数据请求及存储、数据处理、数据存储与后台、数据展示。其中数据处理部分包含计算歌曲、歌手、用户相似度和计算用户推荐集。数据存储与后台部分主要在PyCharm中创建新的Django项目及5个模板，即主页、歌单、歌手、歌曲和用户。前端实现的功能包括：用户登录和选择偏好歌曲、歌手；为你推荐(用户行为不同，推荐也不同) ;进入各页面时基于内容的推荐算法为用户推荐歌单，协同过滤算法为用户推荐歌曲、歌手；单击时获取详细信息，提供单个歌单、歌曲、歌手、用户的推荐；个性化排行榜(将相似度由大到小排序)；我的足迹。 4.项目博客： https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132335950

适合毕业设计、课程设计作业，所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通，第一时间进行解答！

1. 这是作者花费一周的时间，使用python写出的策略迭代和值迭代强化学习算法，以一个完整的项目发布，为解决“已知马尔科夫决策过程五元组，求最优策略”这类问题提供了算法与通用框架 2. 项目采用面向对象架构和面向抽象编程，用户可以在抽象类基础上，利用继承机制，定义新的具体环境类，测试该算法的有效性。项目还给出了unittest.Testcase的测试代码。 3. 在该项目中算法名称分别对应类：ValueIterationAgent和PolicyIterationAgent(都继承自MdpAgent)，马尔科夫决策模型已知的环境抽象类MdpEnv 4. 为展示该算法的有效性，定义了一个GridWorldEnv的具体类，实现了作者博文中“在格子世界中寻宝”的最优策略的学习，并定义了一个GridWorldUI类可视化最优策略及基于最优策略的，用户可以运行住文件main.py 5. 该项目源码的最大特点是：架构合理，可维护性好，可读性强。你不断能学到这两个强化学习算法的精髓，也能够学到什么是好的python程序架构。 6.注意先阅读里面的readme.txt文件。

基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统设计毕业源码案例设计

1.项目利用Python爬虫技术，通过网络爬取验证码图片，并通过一系列的处理步骤，包括去噪和分割，以实现对验证码的识别和准确性验证。 2.项目运行环境：Python环境：需要Python 2.7配置，在Windows环境下下载Anaconda完成Python所需的配置，下载地址为https://www.anaconda.com/，也可以下载虚拟机在Linux环境下运行代码。 3.项目包括4个模块：数据爬取、去噪与分割、模型训练及保存、准确率验证。用request库爬虫抓取验证码1200张，并做好标注。图片爬取成功后进行去噪与分割。处理数据后拆分训练集和测试集，训练并保存。模型保存后，可以被重新使用，也可以移植到其他环境中使用。 4.准确率评估：测试结果精度达到99%以上。 5.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131571160

1.本项目采用百度地图API获取步行时间，基于GBDT模型对排队时间进行预测。实现用户自主选择多个目的地，系统输出最佳路线规划的结果，并根据用户的选择给出智能化推荐。 2.项目运行环境：需要Python 3.6及以上配置。 3.项目包括6个模块：数据预处理、客流预测、百度地图API调用、GUI界面设计、路径规划和智能推荐。选用GBDT建立模型，GBDT通过多轮迭代，每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮的残差基础上进行训练；采用GBDT模型进行预测，输入当前天气、温度、风力风向、日期(是否是节假日、星期几)和时间即可得出当前客流量；当前客流量在后续预测排队时做一系列操作即可转换为排队时间；通过调用百度地图API模块产生节点之间的步行时间矩阵和客流模型，应用穷举法设计算法，得出最佳路线规划；系统将用户未选择的地点一次分别加入已选择的队列中进行运算，其基本思路与最佳路线规划模块一致，采用穷举法得到所有路线及其总耗时，最后将它们输出，实现智能推荐。 4.博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/133018114