CNN-LSTM-Attention分类，基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)分类预测 MATLAB语言（要求2020版本以上） 中文注释清楚 非常适合科研小白，替数据集就可以直接使用 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 预测结果图像：迭代优化图，混淆矩阵图等图如下所示

CNN模型简单介绍,按照提出时间依次介绍LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,GAN,R-CNN。十几页的ppt，主要介绍各个模型的核心思想、贡献，希望能为大家提供一条清晰的CNN发展脉络。具体的算法实现等需要阅读文章代码。相关文章会作为另一个资源提供免费打包下载。

基于CNN-LSTM模型的网络入侵检测方法，使用的是UNSW-NB15数据集，代码包含实验预处理，混淆矩阵输出，使用分成K折交叉验证，实验采用多分类，取得良好的效果。 Loss: 0.05813377723097801 Accuracy: 0.9769517183303833 Precision: 0.9889464676380157 Recall: 0.9685648381710052

Visio是一款功能强大的图表和矢量图形应用程序，它被广泛用于创建各种类型的图表，包括复杂的卷积神经网络（CNN）结构图。使用Visio绘制的CNN结构图模板，可以帮助研究人员、学生和专业人士更高效地设计和展示他们的神经网络模型。 该模板通常包含了一系列预定义的形状和符号，如卷积层、池化层、全连接层、激活函数等，这些元素可以直接拖拽到画布上使用。用户可以通过调整这些元素的大小、颜色和连接方式来定制自己的网络结构图。此外，模板可能还提供了一些辅助功能，比如自动布局、数据流方向指示和层次结构的清晰展示。 通过使用Visio的卷积神经网络结构图模板，用户可以节省大量手动绘制的时间，并确保图表的专业性和一致性。这不仅适用于学术报告和论文，也适用于项目演示和技术文档。然而，请注意，我不能提供实际的下载链接，但用户可以根据描述在网络上搜索并找到相应的Visio模板资源。

CNN-LSTM-Attention基于卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据分类预测 Matlab语言 程序已调试好，无需更改代码直接替换Excel即可运行 1.多特征输入，LSTM也可以换成GRU、BiLSTM，Matlab版本要在2020B及以上。 2.特点： [1]卷积神经网络 (CNN)：捕捉数据中的局部模式和特征。 [2]长短期记忆网络 (LSTM)：处理数据捕捉长期依赖关系。 [3]注意力机制：为模型提供了对关键信息的聚焦能力，从而提高预测的准确度。 3.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白 4.附赠测试数据，输入格式如图3所示，可直接运行 5.仅包含模型代码 6.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果

CNN-GRU多变量回归预测（Matlab） 1.卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,或多维数据拟合； 2.运行环境Matlab2020b; 3.多输入单输出，数据回归预测； 4.CNN_GRUNN.m为主文件，data为数据； 使用Matlab编写的CNN-GRU多变量回归预测程序，可用于多维数据拟合和预测。该程序的输入为多个变量，输出为单个变量的回归预测结果。主要文件为CNN_GRUNN.m，其中包含了需要处理的数据。 提取的 1. 卷积门控循环单元（Convolutional Gated Recurrent Unit，CNN-GRU）：一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）的特性，用于处理时序数据和多维数据的回归预测或拟合任务。 卷积门控循环单元（CNN-GRU）是深度学习中的一种模型，用于处理具有时序关系或多维结构的数据。相比于传统的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），CNN-GRU在处理长期依赖关

保姆级 Keras 实现 Faster R-CNN 十四 Jupyter notebook 示例代码. 完成了 Faster R-CNN 训练和预测的功能. 是完整的代码, 具体可参考 https://blog.csdn.net/yx123919804/article/details/115053895

在机器学习领域，支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种强大的监督学习算法，常被用于分类和回归任务。在这个项目中，我们将探讨如何利用Python来实现SVM进行图像识别分类。这个过程对初学者非常友好，因为代码通常会包含详尽的注释，便于理解。 我们需要理解SVM的基本原理。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据点被最大程度地分开。这个超平面是距离两类样本最近的距离最大化的边界。在二维空间中，这个超平面可能是一条直线；在高维空间中，它可能是一个超平面。SVM通过核函数将低维数据映射到高维空间，使得原本线性不可分的数据变得可以线性分离。 在图像识别中，我们首先需要提取图像的特征。HOG（Histogram of Oriented Gradients，导向梯度直方图）是一种流行的方法，它能有效地捕获图像中的形状和边缘信息。HOG特征的计算包括以下几个步骤： 1. 尺度空间平滑：减少噪声影响。 2. 灰度梯度计算：计算每个像素的梯度强度和方向。 3. 梯度直方图构造：在小的局部区域（细胞单元）内统计不同方向的梯度数量。 4. 直方图归一化：防止光照变化的影响。 5. 块级积累：将相邻的细胞单元组合成一个块，进行方向直方图的重排和标准化，进一步增强对比度。 6. 特征向量构建：将所有块的直方图组合成一个全局特征向量。 接下来，我们可以使用这些HOG特征作为输入，训练SVM分类器。Python中常用的机器学习库Scikit-Learn提供了SVM的实现。我们可以通过以下步骤进行操作： 1. 加载数据集：通常我们会用到预处理好的图像数据集，如MNIST或CIFAR-10。 2. 准备数据：将图像转换为HOG特征，同时分割数据集为训练集和测试集。 3. 创建SVM模型：选择合适的核函数，如线性核、多项式核或RBF（高斯核），并设置相应的参数。 4. 训练模型：使用训练集对SVM进行拟合。 5. 验证与测试：在测试集上评估模型的性能，例如计算准确率、召回率和F1分数。 6. 应用模型：对新的未知图像进行预测，分类结果。 在实现过程中，我们需要注意数据预处理，如归一化特征，以及选择合适的参数进行调优，如C（惩罚参数）和γ（RBF核的宽度）。交叉验证可以帮助我们找到最佳参数组合。 本项目中的代码示例将详细展示这些步骤，通过注释解释每部分的作用，帮助初学者快速上手SVM图像分类。通过实践，你可以深入理解SVM的工作机制，并掌握如何将其应用于实际的图像识别问题。

DEAP（DEtection of Affect in Audiences using Physiological signals）数据集是研究情感识别领域的一个重要资源，尤其在利用脑电图（EEG）信号分析人类情绪反应时。这个数据集包含了40名参与者对32个不同音乐视频片段的情绪反应，涵盖了喜悦、愤怒、悲伤、平静四种基本情绪类别。研究人员可以通过分析这些EEG数据，结合其他生理指标如心率、皮肤电导等，来训练和评估情感识别模型。 CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短时记忆网络）是两种广泛应用于深度学习领域的神经网络架构，特别适合处理时间和空间上的连续数据。在脑电情绪识别任务中，CNN通常用于捕捉EEG信号中的空间模式，因为它们能够自动学习特征，如不同脑区之间的连接模式。而LSTM则擅长捕捉时间序列数据的长期依赖性，这对于理解EEG信号随时间变化的情绪动态非常有用。 在使用DEAP数据集进行情绪识别时，首先需要预处理原始EEG数据，包括去除噪声、滤波以消除高频或低频干扰，以及标准化或归一化数据以减少个体差异。接着，可以将预处理后的EEG信号划分为合适的窗口大小，每个窗口对应一段连续的信号，然后用CNN提取每一窗口内的特征。LSTM可以接在CNN之后，对连续的特征窗口进行建模，以捕捉情绪变化的动态过程。 训练模型时，可以采用交叉验证策略，如k折交叉验证，来评估模型的泛化能力。损失函数通常选择多类交叉熵，优化器可以选择Adam或SGD。在模型设计上，可以尝试不同的CNN-LSTM组合，比如多层CNN提取特征后馈入单层或多层LSTM，或者在LSTM前后添加全连接层进行进一步的抽象和分类。 此外，为了提高模型性能，可以考虑集成学习，比如基于多个模型的投票或平均结果。同时，正则化技术如Dropout和Batch Normalization也能帮助防止过拟合，提高模型的稳定性和泛化能力。 在评估模型时，除了准确率之外，还应关注精确率、召回率、F1分数以及混淆矩阵，以全面理解模型在各个情绪类别的表现。同时，AUC-ROC曲线也是一个重要的评估指标，它衡量了模型区分不同情绪状态的能力。 DEAP数据集结合CNN和LSTM提供了研究脑电情绪识别的强大工具。通过不断调整网络结构、优化参数，以及利用各种技术提高模型性能，我们可以更深入地理解人的情感反应，并为实际应用如人机交互、心理健康监测等领域提供支持。

基于SVM 的鼾声识别算法.7z 使用SVM分类算法对鼾声进行识别 数据集采用Snoring Data Set 特征提取采用librosa中的Mel Spectrogram计算方法，C++版LibrosaCpp实现 数据集 数据集包含1000个样本，其中包含500个鼾声样本和500个非鼾声样本 特征提取 使用librosa库中的Mel Spectrogram计算方法和短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform）构造出35维特征向量进行训练 频率：对能量的取值进行分段，取其中的众数作为频率的估计值 平均响度： 首先，你需要获取音频数据的每个样本值 对每个样本值进行平方，得到其能量 对所有样本的能量求平均值，然后取平方根，即为均方根（RMS）值 RMS值可以作为该段音频的平均声音响度的估计。 单次持续时间：单次鼾声持续时间 时域能量：在时域中，音频的能量可以通过信号的振幅平方来表示。对于每个时间窗口，将窗口内的每个样本的振幅平方求和，即可得到该时间窗口的能量值。这可以用来表示音频信号随时间的能量分布 短时傅里叶变换（Short-Time Fourie