改进的跨媒体检索评估协议及其MATLAB实现

这项技术对于从事数据挖掘方向的硕士研究生来说非常适用，可以帮助他们进行阅读和学习的简介。

这是我们IJCAI 2016论文“通过具有多个深度网络的分层学习进行跨媒体共享表示”的源代码介绍。如果使用我们的代码，请引用以下论文：彭宇新，黄鑫和齐金伟，“通过分层学习与多个深度网络进行跨媒体共享表示”，第25届国际人工智能联合会议（IJCAI），第3846-3853页，纽约，美国，2016年7月9日至15日。用法：1. 按照deepnet-master/INSTALL.txt中的说明设置环境。2. 将matlab格式的数据放入deepnet-master/deepnet/examples/CMDN/feature目录，然后运行mat2npy.py转换为numpy格式。详细的数据格式请参见m

这份文档提供了LEACH协议在MATLAB上的仿真代码，同时包含简明的性能输出结果。LEACH协议是一种在无线传感器网络中常用的能量有效簇头选择协议，通过此仿真能够有效评估其在不同场景下的表现。

基于LEACH算法，我们对簇头选择进行了加权处理，考虑了节点剩余能量和节点分布位置。仿真结果显示，改进算法延长了网络生存时间，同时降低了网络总体能耗。

构件检索的老大难问题，用改进过的蚁群算法来搞定，思路还蛮巧的。它不是直接找构件，而是先搞清楚怎么复用最靠谱。挖掘出来的规则准确率能做到 75.3%，比常见的 Apriori 和传统 蚁群算法都高。用数据挖掘来优化构件选取这个事儿，听起来复杂，其实逻辑挺清楚的。适合在构件库比较大、构件粒度比较细的时候用，效果还挺的。

ROC 曲线是评估二分类模型的神器，能你直观了解模型的表现。通过比较真正率（TPR）和假正率（FPR），它展示了不同阈值下的模型效果。尤其在医学、信号检测等领域有用。用 MATLAB 绘制 ROC 曲线也挺，只需要几行代码，使用perfcurve函数就能搞定。需要注意的是，AUC（曲线下面积）是评估 ROC 曲线好坏的一个关键指标，越接近 1 模型越优秀。如果你做的是分类任务，理解和掌握 ROC 曲线会大大提升你对模型的掌控能力，像这种简单高效的工具，了解一下肯定没错。

语音识别是一门跨学科领域，近二十年来取得了显著进展，逐渐从实验室走向市场。未来十年内，预计语音识别技术将广泛应用于工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务及消费电子产品等领域。语音识别听写机曾被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一，许多专家认为它是2000年至2010年间信息技术领域的十大重要科技之一。语音识别涉及信号处理、模式识别、概率论、信息论、发声机理、听觉机理和人工智能等多个领域。

LEACH协议在Matlab仿真环境中的源代码已经完成，欢迎大家下载并分享，希望能得到您的宝贵建议。

CSDN用户佛怒唐莲分享的视频均附有可运行的完整代码，适合初学者使用；主要文件包括主函数：main.m及相关调用函数；无需额外操作即可查看运行效果图；Matlab版本要求为2019b，如遇运行问题，请按照提示进行修改，或直接联系博主求助；运行步骤简单明了：一、将所有文件放置于Matlab当前工作目录；二、双击打开main.m文件；三、点击运行按钮，等待程序执行完成并获取结果；如需更多仿真或定制服务，请私信博主或扫描博客文章底部的QQ联系方式；提供完整代码、期刊参考文献复现、Matlab程序定制、科研合作等服务。