1.输入多个特征，输出单个变量；
2.考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测；
4.excel数据，方便替换；
5.运行环境Matlab2018b及以上；
6.输出R2、MAE、MBE等评价指标。
2023-11-20 14:49:45
685KB
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【MATLAB教程案例53】CNN卷积神经网络的MATLAB编程学习和实现，以手势识别为例进行仿真分析。博客matlab入门100例中用到的数据库。
2022-12-21 12:17:28
665KB
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基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+详细注释+数据集+项目说明+实验结果及总结.7z
人工智能课程作业
手写数字识别 数据集 详细注释 好理解 实验结果及总结
基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+详细注释+数据集+项目说明+实验结果及总结.7z
2022-12-14 16:26:56
11.06MB
基于CNN卷积神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
运行版本2018及以上
基于CNN卷积神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
运行版本2018及以上
基于CNN卷积神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
运行版本2018及以上
2022-11-28 12:25:44
73KB
基于CNN卷积神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据）
运行版本2018及以上
基于CNN卷积神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据）
运行版本2018及以上
基于CNN卷积神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据）
运行版本2018及以上
2022-11-28 12:25:44
25KB
基于CNN卷积神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据）
运行版本2018及以上
基于CNN卷积神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据）
运行版本2018及以上
基于CNN卷积神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据）
运行版本2018及以上
2022-11-28 09:27:12
14KB
1.CNN基础结构
2.卷积操作细节讲解
3.图像基础知识
4.池化操作
可以不可以模仿人类大脑的这个特点，构造多层的神经网络，较低层的识别初级的图像特征，若干底层特征组成更上一层特征，最终通过多个层级的组合，最终在顶层做出分类呢？
答案是肯定的，这也是许多深度学习算法（包括CNN）的灵感来源
2022-11-23 11:26:38
11.25MB
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深度学习+CNN卷积神经网络+剪刀石头布手势识别
我的博客卷积神经网络之剪刀石头布手势识别所用到的数据集
包含训练样本集rps.zip 和 测试样本集rps-test-set.zip
有需要的朋友自取！！！
2022-11-18 16:27:27
219.54MB
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MATLAB实现CNN卷积神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据）
数据为多输入多输出预测，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-11-17 19:27:18
1.57MB
基于CNN卷积神经网络模式识别系统的设计与实现代码大全.doc基于CNN卷积神经网络模式识别系统的设计与实现代码大全.doc基于CNN卷积神经网络模式识别系统的设计与实现代码大全.doc
2022-10-19 17:05:08
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