包含基于特征降维的语音情感识别、基于支持向量机的语音情感识别、基于神经网络的语音情感识别、基于K近邻分类算法的语音情感识别程序
2025/8/8 16:40:15
15.59MB
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matlab基于BP神经网络的人脸识别，包含matlab代码及所需要的ORL人脸库，采用了主成分分析法进行特征提取，取得不错的效果。
2025/8/8 8:52:04
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MATLAB工具包DEEPLEARNINGTOOLBOX(一)DeepLearningToolbox提供了一个用于通过算法、预训练模型和应用程序来设计和实现深度神经网络的框架。
我们可以使用卷积神经网络（ConvNet、CNN）和长短期记忆(LSTM)网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。
我们可以使用卷积神经网络（ConvNet、CNN）和长短期记忆(LSTM)网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。
2025/8/7 5:03:13
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该文件主要包含了两个利用Matlab做的BP算法，主要用来实现预测，该文件中包含两个网络，一个是普通BP神经网络，一个为双隐含层BP神经网络。
2025/8/5 15:22:30
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针对目前混凝土强度预测中存在的不确定性，难以自适应性的确定神经网络隐含层，建立了基于高维云的RBF神经网络的混凝土预测模型。
运用MATLAB8.10进行仿真实验。
实验结果表明该模型综合考虑了影响混凝土强度的各种因素，能够实现预测结果的随机性和模糊性，具有更高的预测精度，更快的训练速度，可以广泛应用于生产现场实地的混凝土强度预测和质量检验。
运用MATLAB8.10进行仿真实验。
实验结果表明该模型综合考虑了影响混凝土强度的各种因素，能够实现预测结果的随机性和模糊性，具有更高的预测精度，更快的训练速度，可以广泛应用于生产现场实地的混凝土强度预测和质量检验。
2025/7/31 18:19:01
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为了帮助对视觉障碍患者有效识别道路周围的场景，提出一种基于迁移学习和深度神经网络方法，实现实时盲道场景识别。
首先提取盲道障碍物的瓶颈描述子和判别区域集成显著性特征描述子，并进行特征融合，然后训练新的盲道特征表示，用Softmax函数实现盲道场景识别。
实验中，对成都不同区域盲道周围障碍物采样，分别采用基于Mobilenet模型不同参数训练和测试了提出的新模型，最后在实际应用场景，实现了盲道周边障碍物的实时分类和报警，实验证明提出的方法具有很高准确率和良好的运行性能。
首先提取盲道障碍物的瓶颈描述子和判别区域集成显著性特征描述子，并进行特征融合，然后训练新的盲道特征表示，用Softmax函数实现盲道场景识别。
实验中，对成都不同区域盲道周围障碍物采样，分别采用基于Mobilenet模型不同参数训练和测试了提出的新模型，最后在实际应用场景，实现了盲道周边障碍物的实时分类和报警，实验证明提出的方法具有很高准确率和良好的运行性能。
2025/7/30 17:30:33
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使用BP神经网络对样本数据（某水库年降雨量监测数据+中国铁矿石年进口量监测数据）进行操作，生成需要的训练数据和测试数据。
并使用这些数据进行训练处误差小于指定要求的网络，之后可根据界面获取需要预测的年限，并最终进行预测
并使用这些数据进行训练处误差小于指定要求的网络，之后可根据界面获取需要预测的年限，并最终进行预测
2025/7/21 4:54:18
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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