基于GADF-CNN-LSTM模型的齿轮箱故障诊断研究：从原始振动信号到多级分类与样本分布可视化,基于GADF-CNN-LSTM模型的齿轮箱故障诊断系统：东南大学数据集的Matlab实现与可视化分析,基于GADF-CNN-LSTM对齿轮箱的故障诊断 matlab代码 数据采用的是东南大学齿轮箱数据 该模型进行故障诊断的具体步骤如下： 1）通过GADF将原始的振动信号转化为时频图； 2）通过CNN-LSTM完成多级分类任务； 3）利用T-SNE实现样本分布可视化。 ,基于GADF-CNN-LSTM的齿轮箱故障诊断; 东南大学齿轮箱数据; 原始振动信号转化; 多级分类任务; T-SNE样本分布可视化。,基于GADF-CNN-LSTM的齿轮箱故障诊断方法及其Matlab实现

电信诈骗中文数据集-8分类

这个模型是一个基于MLP的简单文本情绪分类模型，使用了线性层、激活函数和Softmax函数构建网络结构。通过交叉熵损失函数进行训练，并使用Adam优化算法自动调节学习率。训练过程中记录了损失值，并在每个3000步后对校验集进行验证。该模型可以用于对文本情绪进行分类，并评估模型的准确率和损失值。其中包含数据收集、数据预处理、构建模型、训练模型、测试模型、观察模型表现、保存模型

《淘宝商品分类数据库详解》 在电子商务领域，商品分类系统是构建在线购物平台的重要组成部分，它帮助用户快速定位和筛选所需商品。本文将详细解析一个名为“淘宝商品分类数据库”的资源，该数据库源自2013年的淘宝后端数据，虽然与当前2016年的数据库存在差异，但仍能为我们提供宝贵的参考信息。 淘宝作为中国最大的电商平台之一，其商品分类体系庞大且精细，旨在满足不同消费者的需求。2013年的商品分类数据库，包含了当时的商品类别结构，这对于我们理解当时的电商市场格局以及商品分类策略具有重要意义。 该数据库由两个文件组成：`GoodsClass_log.ldf` 和 `GoodsClass.mdf`。在SQL Server中，`.mdf` 文件是主要的数据文件，存储了表、索引、触发器等数据库对象的实际数据；而`.ldf` 文件则是日志文件，记录了对数据库进行的所有事务操作，用于数据恢复和事务一致性保证。 `GoodsClass.mdf` 文件很可能是包含商品分类表的核心数据，可能包括以下字段：商品ID（ItemId）、分类ID（CategoryId）、分类名称（ClassName）、父分类ID（ParentCategoryId）以及其他可能的辅助信息，如分类描述、排序权重等。这些字段可以反映商品在分类树中的位置，以及与其他商品的关系。 `GoodsClass_log.ldf` 文件则记录了分类表的修改历史，例如分类的添加、删除、更新等操作。通过分析这些日志，我们可以了解商品分类的变化过程，包括热门类别的兴起与衰落，以及商家如何调整商品归属以适应市场变化。 虽然这个数据库可能不完全适用于2016年及以后的淘宝，但它依然能提供关于商品分类设计的思路和历史演变的线索。例如，通过对比不同时间点的商品分类，可以研究类别的增删情况，分析哪些类别更受欢迎，哪些可能因为市场需求变化而被淘汰。此外，还可以研究类别层级结构，了解深度和广度如何影响用户的浏览体验和搜索效率。 这个“淘宝商品分类数据库”为我们提供了一个研究早期电商分类体系的窗口，对于电商从业者、数据分析人员或者对电商历史感兴趣的人来说，都是一个值得深入挖掘的数据宝藏。通过学习和分析这个数据库，我们可以更好地理解商品分类的重要性，以及如何构建和优化一个高效的商品分类系统。同时，也可以从中汲取经验，应用到现代电商环境中，提升用户体验，促进销售。

热乎的中国图书馆分类法数据集，昨天刚爬下来的，爬取网站为："http://www.ztflh.com/" 1、数据集是以表格形式存储的； 2、表头：一级中图分类号+一级中图分类名称+二级中图分类号+二级中图分类名称+三级中图分类号+三级中图分类名称+四级中图分类号+四级中图分类名称 其中值得注意的是:如果没有四级分类，则到三级就结束 比如： 只有三级分类的按照如下格式存储： （一级中图号+一级名称+二级中图号+二级名称+三级中图号+三级名称） A1 马克思、恩格斯著作 A11 选集、文集 A119 选读 若有四级分类的按照如下格式存储： （一级中图号+一级名称+二级中图号+二级名称+三级中图号+三级名称+四级中图号+四级名称） A8 马克思主义... A81 马克思主义... A811 马克思、... A811.1 选集、文集

于深度学习的遥感图像分类 资源内项目源码是均来自个人的课程设计、毕业设计或者具体项目，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审绝对信服的，拿来就能用。放心下载使用！源码、说明、论文、数据集一站式服务，拿来就能用的绝对好资源！！！ 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 4、如有侵权请私信博主，感谢支持

在本项目中，我们将利用JavaScript来创建一个垃圾分类的小游戏，旨在提高用户对于环保的认识和垃圾正确分类的能力。JavaScript作为前端开发的重要语言，以其动态特性和交互性，非常适合用于构建这种互动式应用。以下是对这个项目涉及的技术点进行的详细解释。 1. **JavaScript基础**：JavaScript是一种解释型、面向对象的脚本语言，主要用于网页和网络应用的开发。在这个项目中，我们需要掌握变量定义、数据类型、条件语句、循环结构以及函数等基本概念。 2. **DOM操作**：Document Object Model (DOM) 是HTML和XML文档的结构化表示，JavaScript通过DOM API可以对网页元素进行增删改查。在这个游戏中，我们可能需要创建或修改HTML元素来展示游戏界面和结果。 3. **事件监听与处理**：JavaScript允许我们监听用户的交互事件，如点击、鼠标移动等，并对这些事件进行响应。在游戏中，用户的选择和操作需要被监听和处理，例如点击正确的垃圾分类选项。 4. **AJAX异步通信**：如果游戏需要获取实时的垃圾分类信息或者用户分数，我们可以使用AJAX（Asynchronous JavaScript and XML）技术来实现后台与前端的数据交换，即使在不刷新页面的情况下也能更新内容。 5. **CSS样式控制**：为了使游戏界面更加吸引人，我们需要使用CSS（Cascading Style Sheets）来设置元素的布局、颜色、字体等样式。CSS3还提供了更多的动画效果，可以增强游戏的视觉体验。 6. **游戏逻辑设计**：开发一款游戏，需要设计其规则和流程。在这个垃圾分类游戏中，我们需要定义每一轮的问题、正确答案、用户选择的反馈、得分系统以及游戏结束条件等。 7. **用户界面（UI）设计**：良好的UI设计能提升用户体验。游戏的界面应该清晰易懂，按钮和提示信息应直观，同时保持一定的趣味性，激发用户参与的兴趣。 8. **响应式设计**：考虑到用户可能在不同设备上玩这个游戏，如手机、平板或电脑，我们需要确保游戏界面能在不同屏幕尺寸下正常显示，这需要采用响应式设计原理。 9. **错误处理**：良好的错误处理机制可以提升游戏的稳定性和用户满意度。我们需要考虑如何处理用户输入异常、网络问题或其他可能出现的错误情况。 10. **测试与调试**：在项目开发过程中，持续的测试和调试至关重要，以确保游戏的各个功能正常运行，没有逻辑错误或性能问题。 通过这个垃圾分类小游戏的开发，开发者不仅可以巩固JavaScript编程技能，还能学习到前端开发的实际应用，同时为环保事业做出一份贡献。

基于MATLAB的水果识别系统GUI：特征选择与分类方法自定义的智能化识别工具,基于MATLAB的水果识别系统GUI：自定义特征与分类方法选择,基于MATLAB的水果识别系统GUI 特征可选 分类方法可选 ,基于MATLAB的水果识别系统GUI; 特征可选; 分类方法可选,基于MATLAB的水果识别系统：特征与分类方法可选的GUI设计 在当前的科技领域，随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，基于图像识别的系统逐渐成为研究热点。特别是在日常生活中的水果识别方面，借助于先进的图形用户界面（GUI）技术，已经开发出了一系列智能化的识别工具。这些工具能够帮助用户通过简单的操作，实现对不同种类水果的准确识别。 以MATLAB为开发平台的水果识别系统，通过GUI设计，不仅提供了丰富的特征选择，还允许用户自定义分类方法。这样的设计让系统具备了高度的灵活性和智能化水平，用户可以根据实际需要选择最合适的特征和分类算法，以达到最佳的识别效果。例如，系统可能提供了颜色、形状、纹理等多种特征选择，同时用户也可以选择支持向量机（SVM）、神经网络、决策树等不同的分类策略。 在设计与实现这样的系统时，技术分析和引言部分通常是不可或缺的。文档中可能包含了对系统整体架构的描述、功能模块的详细介绍以及技术难点的探讨。此外，系统的设计往往需要对人工智能和计算机视觉理论有深入的理解，包括但不限于图像处理、模式识别、特征提取等领域。 为了确保系统的实用性和准确性，研究人员会在设计阶段进行大量的技术分析。这包括分析不同水果的特点、对比现有的图像识别算法、评估特征选择对分类效果的影响等。这些分析工作有助于指导后续的系统实现，确保所开发的GUI能够在实际应用中达到预期的识别准确率和用户友好性。 系统的设计文档中，还会详细介绍如何集成和优化这些技术，以及如何通过图形用户界面进行操作。在用户与GUI互动的过程中，系统需要能够高效地处理用户输入的图像数据，自动提取特征，执行分类操作，并快速给出识别结果。整个过程中，系统的响应时间、识别准确率、易用性都是设计者需要关注的重点。 此外，由于实际应用中可能会遇到各种不同的水果和多变的环境条件，系统的鲁棒性和适应性也是研发过程中需要不断优化的方向。通过剪枝等方法，可以减少特征维度，提高分类器的性能。文档中可能还包含了一些关于如何进行系统测试和评估的内容，以确保系统的实用价值和可靠性。 基于MATLAB的水果识别系统GUI是一个集成了图像处理、模式识别和用户交互的高级技术应用。它不仅展示了当前科技在智能识别领域的成就，也指出了未来可能的发展方向和技术挑战。

细粒度图像分类旨在从某一类别的图像中区分出其子类别，通常细粒度数据集具有类间相似和类内差异大的特点，这使得细粒度图像分类任务更加具有挑战性。随着深度学习的不断发展，基于深度学习的细粒度图像分类方法表现出更强大的特征表征能力和泛化能力，能够获得更准确、稳定的分类结果，因此受到了越来越多研究人员的关注和研究。 【细粒度图像分类】是图像识别领域的一个子任务，主要目标是区分同一类别下的不同亚类别，例如区分不同种类的鸟类或汽车型号。由于这些亚类别之间具有高度的相似性和细微的差异，使得此类任务相比传统的粗粒度图像分类更具挑战性。细粒度图像分类在实际应用中有着广泛的需求，如生物多样性研究、自动驾驶车辆识别、安防监控等。 【深度学习】在解决细粒度图像分类问题上展现出优越性，通过构建深层神经网络，如**卷积神经网络（CNN）**，能够自动学习和提取多层次的特征，从而更好地捕捉图像中的微小细节。CNN的多层结构能够逐渐从低级特征（如边缘、颜色）进化到高级特征（如物体结构、纹理），这对于区分细粒度类别的关键特征至关重要。 **基于强监督的细粒度图像分类**方法通常需要大量的带有精确位置标注（如关键点或部分边界框）的数据进行训练。这类方法通过定位对象的局部特征来提高分类准确性，如Part-Based CNN、Attention机制等。这些模型在学习过程中考虑了物体的不同部位，强化了对关键部位特征的学习。 **弱监督的细粒度图像分类**则相对较为宽松，仅需类别标签，不需精确的位置信息。这通常通过利用数据增强、自注意力机制或者无监督学习策略来挖掘潜在的局部特征。尽管缺乏精确的标注，但这些方法仍能取得不错的效果。 **YOLO（You Only Look Once）**是一种实时目标检测系统，虽然最初设计用于通用物体检测，但已被扩展应用于细粒度图像识别。YOLO通过单个神经网络同时预测边界框和类别概率，对于快速识别细粒度图像的特定部位有优势。 **多尺度CNN**考虑了不同尺度下的信息，适应了细粒度图像中对象可能出现在不同大小的情况。通过多尺度输入或金字塔结构，网络可以捕捉到不同分辨率的细节，提高分类精度。 **生成对抗网络（GAN）**在细粒度图像分类中的应用主要体现在数据增强和特征学习。GAN可以生成新的训练样本，帮助模型学习更多的多样性和复杂性，同时，通过对抗性训练，可以学习到更鲁棒的表示。 细粒度图像分类的**数据增强**方法，如旋转、平移、缩放等，有助于扩大训练集并增强模型的泛化能力。而针对复杂场景，不同的识别方法，如基于关系建模、多任务学习等，可以根据场景特性选择最优策略。 当前的研究趋势和挑战包括：开发更有效的特征表示方法、减少对大量标注数据的依赖、提高模型的解释性以及在有限计算资源下的实时性能优化。未来的细粒度图像分类研究将继续深入探究深度学习的潜力，以应对更多变和复杂的识别任务。

CIFAR-10 该存储库将托管实验中使用的各种图像分类技术。 经过如上所述的各种实验，我们开发了一个集成学习系统，该系统使用我们在实验中发现的最佳性能方法。 我们主要使用具有 L2SVM 参数变化的各种 K-Means 和具有 SVM 的 Gist 的结果，将其与性能中等的分类器（如随机森林、核多项式逻辑回归）相结合。 集成系统使用偏向投票策略，其中每个分类器预测的最常见的类标签被视为最终预测的类标签。 然而，如果有平局，我们默认使用最强的个体分类器预测的标签。 使用这个集成分类器后，我们观察到性能的显着提高。 最佳组合在测试数据集上的分类准确率为 0.5965。 更多详情请参考报告“bayseians_report.pdf”