CNN模型

在这个项目中，我们试图实现灰色模型Matlab原始代码SC-CNN。请注意，代码正在更新中，并未完全完成。当前阶段已经实现了SC-CNN的第一部分。该代码使用的数据集与文中提到的数据集相同，同时也适用于其他数据集的训练。我们计划对代码进行进一步更新以解决已知问题，但目前仅使用主要数据集进行开发。请注意，无需手动下载数据集，所有数据处理均由代码完成。该代码基于Pytorch编写，支持在CPU或GPU上运行，也可以在多个GPU上并行运行。详细的运行说明可以在代码中找到。

图像分类实战：基于CNN的深度学习模型 本项目提供了一个用于图像分类的CNN模型源代码，展示了深度学习在计算机视觉领域的实际应用。项目亮点： 易于上手: 代码结构清晰，注释完善，适合初学者理解CNN原理和实践。 灵活配置: 用户可以根据实际需求，自由更换数据集或调整模型参数，进行个性化训练和优化。 拓展性强: 项目可作为学习起点，在此基础上进行扩展，应用于更复杂的图像分类任务。 快速开始 配置环境：安装Python、TensorFlow等必要库。 准备数据：选择目标数据集，并进行预处理。 模型训练：使用提供的代码进行模型训练，并根据需要调整参数。 模型评估：评估模型性能，并进行优化

项目概述 本项目提出一种通用的白细胞 (WBC) 核分割算法，并通过四个公开数据集验证其有效性。项目首先通过统计细胞核与白细胞比例确定白细胞的位置，然后设计了一种新的卷积神经网络 (CNN) 模型，对四类定位和裁剪后的白细胞图像进行分类。 代码资源 WBC 核分割、定位和裁剪方法代码: wbc_nucleus_seg_localz 目录 裁剪后的 WBC 图像数据集生成、CNN 模型训练和训练后模型推断代码: wbc_classify_cnn_model 目录 环境要求 推荐使用 MATLAB 2017a、2019a 或更高版本运行代码。

MatConvNet基于ECCV16论文的实现，采用多尺度卷积神经网络进行单幅图像去雾。我们提供了测试演示和预训练模型，适用于Win7电脑。

天津大学机器学习与数据挖掘团队倾情奉献，带你探索 CNN 的奥秘，并通过 Caffe 深度学习框架进行实践。

介绍了两种风速预测方法： 方法1：基于LSTM神经网络的风速预测，使用两层LSTM网络进行时间序列预测，避免梯度消失问题。相关代码：lstm.py，使用keras框架搭建。 方法2：基于CNN和RNN融合模型结合FRS与风速软测量进行风速预测，利用模糊粗糙集属性约简改进的Matlab算法。该方法的核心在于输入参数的融合与预测的准确性提升。实现使用PyTorch进行搭建的Clstm神经网络模型。 整体预测框图展示了这两种方法的结合使用及其风速预测结果。

基于Python3.7和Pytorch1.7.1 多分类，采用深度学习

这些代码是基于卷积神经网络的水果图像处理示例，作为论文“卷积神经网络应用于水果图像处理的回顾”，Applied Sciences，10（10）：3443（2020）的一部分而实现的。展示了水果分类和质量控制示例的实现方法，同时使用预训练模型进行了转移学习。示例以简单方式演示了CNN模型的实现方法，并且代码已注释并提供了描述性信息。详情请阅读原论文，也可在我们的实验室LITRP网站上获取代码。

CNN 和 BiLSTM 结合的分类模型，真挺适合用来时间序列的。这个用MATLAB写的项目，结构清晰、步骤完整，从合成数据生成到模型预测全都有，连trainNetwork和网络层设计都讲得蛮细的。尤其是刚接触深度学习的朋友，用这个练手合适。CNN的卷积提特征，BiLSTM学时序依赖，配合起来效果还不错。代码风格也挺友好，变量命名清楚，逻辑一眼就能顺下来。要是你平时用 MATLAB 比较多，又正好搞时间序列分类，这个例子可以直接拿来改改用。建议你训练前看看sequenceInputLayer和bilstmLayer部分，理解清楚每层是干嘛的。哦对了，它的验证方式也有参考价值，尤其是时间窗滑动预

这个项目是我设计的，包含了GUI界面，功能完美运行，适合初学者和有经验的学生进阶学习。欢迎大家下载使用，具有高度的学习和参考价值。该资源适用于计算机、通信、人工智能和自动化等领域的学生、教师和从业者，可作为期末课程设计、课程大作业或毕业设计的参考。对于具备基础能力的人士，可以在此基础上进行修改，实现不同的功能。