MATLAB实验代码卷积分类受限玻尔兹曼机的应用

多文档的文本摘要，挺考验算法灵敏度的，尤其你想提炼重点、还不想漏掉细节的时候。这篇研究用了模糊逻辑加深度学习，还搭了受限玻尔兹曼机（RBM），有点意思。两个阶段流程——训练 + 测试，设计得比较清晰，适合需要一堆文本做信息浓缩的项目，比如舆情、政策汇总、文献梳理那种。 受限玻尔兹曼机本身就比较适合做特征抽取，这里用来缩短文档，不容易丢掉重要信息。如果你之前没接触过 RBM，推荐先看看这个MATLAB 实验代码，对理解结构蛮有。 模糊逻辑部分也挺关键，尤其在信息模糊、多义词多的时候更显优势。你可以配合这个模糊逻辑工具包用用，支持 MATLAB，响应也快。 如果你用 MATLAB 开发多，顺手再翻

项目3说明：截止日期为3月2日，您将使用Matlab内置的CNN训练功能，对17,000张256x256灰度墙纸图像进行分类。学习如何扩充数据、构建CNN并进行训练。数据集存放在“数据/墙纸/ <火车，测试> //”文件夹中，分为训练和测试图像两部分。第一步是培训和测试CNN，入门代码提供了卷积神经网络示例。

多重积分可通过Matlab中的int函数计算函数的多重积分。例如，计算二重积分的命令为：在命令窗口输入syms x y; int(x*y,y,1,2),int(x,1,2)，结果为ans = 9/8。

使用 Matlab 计算离散函数的循环卷积。

这是我在进行Matlab卷积实验时的报告心得，分享了我遇到的问题及解决方法。

在这篇文章中，我们介绍了分层池深度卷积功能（HPDCF）的MATLAB代码框架。该框架已经在Windows 7、Caffe Toolbox和MATLAB 2014a环境下进行了测试，支持密集轨迹和密集流的计算分析。我们提供了MATLAB演示代码，详细说明了安装和使用预训练深度卷积网络的步骤。如需GPU模式，请在HPDCF_setup.m中设置相应参数并重新编译Caffe Toolbox。

MNIST 数据集的 GIST 特征实验代码，融合了Matlab和PyTorch，还用上了XGBoost、LDA、QDA这些经典模型。GIST 这玩意儿，能从整体上提取图像信息，挺适合搞分类的，尤其是图像不复杂但需要提炼特征的任务。代码整理得比较清楚，注释也够用，适合拿来改一改、用一用。用param.imageSize = [28 28]这种参数设置方法，在 Matlab 里跑起来也不麻烦，响应挺快的，想复现基本不踩坑。

介绍了作者毕业设计相关的Matlab代码积分简介。代码仅供参考，如需使用请联系作者。代码实现了电子束曝光的Monte Carlo仿真，包括二维和三维追踪图、能量沉积图、胶层内的能量沉积图、背散射电子与透射电子的区分以及背散射系数的计算。运行环境为Matlab R2020a及以上版本，适用于Windows操作系统。

涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多个Matlab仿真领域。