针对某一具体问题（例如，可以来源于当前时事和大学学习、生活、竞赛等紧密相关的topic（如天气、生态环境、各类竞赛等）），采用机器学习算法实现其分类、识别、预测等。 如：基于SVM的图像分类或回归，通过特征参数提取，训练得到SVM模型，再利用该模型对图像进行分类；或用深度学习模型来自动提取特征+预测等等。 1. 题目（选个有意思、吸引眼球、言简意赅的题目很重要）； 2. 中英文摘要和关键词； 3. 背景（问题描述，应用意义，研究现状，存在挑战，解决方案等）； 4. 原理方法（对所用的机器学习算法进行原理介绍，图，文，公式，重点是模型的输入输出参数）； 5. 解决方案（对所解决问题的方案进行详细描述，重点解决方案中的模型，图，文，公式，模型参数训练，特征提取，学习算法等）； 6. 实验结果分析（给出所实现的结果，图文描述（含该模型的过拟合分析），若有对比结果可加分）； 7. 结论（描述本文所解决的问题，与传统方法的优势，还存在哪些待解决的问题）；

煤矿6 kV～10 kV电网中发生单相接地故障时,其消弧线圈的补偿作用使得故障信号变得很微弱,给故障选线技术带来很大困难。提出一种采用模式识别的小电流接地选线方法,即对每条线路分别建立故障数学模型,各条线路同时利用采集的电流电压数据求最小二乘意义下模型方程的解,依据得到的线路对地电容判断实际发生故障是否符合所建立的模型,进一步识别出故障线路。现场记录的数据验证了该方法的正确、可靠性。

基于CNN的姿势识别 帮助机器通过相机了解人类的行为很重要。 一旦实现，机器就可以对各种人体姿势做出不同的React。 但是该过程也非常困难，因为通常它非常缓慢且耗电，并且需要非常大的存储空间。 在这里，我们着重于实时姿势识别，并尝试使机器“知道”我们做出的姿势。 姿势识别系统由DE10-Nano SoC FPGA套件，相机和HDMI监视器组成。 SoC FPGA捕获来自摄像机的视频流，使用CNN模型识别人体姿势，最后通过HDMI接口显示原始视频和分类结果（站立，行走，挥动等）。 单据 我们在这里上传论文。 并演示了该项目的详细信息。 专案 我们上载我们的项目，包括Matlab，Python和Quartus。 软件版本为： Matlab R2017b 的Python 3.6.3 Python5.1.0 TensorFlow-gpu 1.3.0 Quartus 14.0

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本资源提供Python文字识别之EasyOCR、文本检测模型、识别模型(语言包)免费下载。 包括：easyocr-1.5.0-py3-none-any.whl、craft_mlt_25k.pth、english_g2.pth、zh_sim_g2.pth

机器学习大作业线性回归模型和卷积模型识别数字手写体.zip使用TensorFlow技术和Flask框架相结合，采用MNIST数据集作为数据，通过前端HTML和jQuery框架，利用canvas画布将用户在屏幕上的手写文字传入到后台Flask的Restful API中，然后flask通过调取模型接口，把数据传入模型中进行手写体识别，形成一个完整的闭环。本文使用两种方法训练数据，线性和卷积的方法，并将结果进行对比。训练结果较为理想，可以有效识别出手写数字，并得到较好的准确率。 本次MNIST手写数字识别首先使用MNIST来导入数据，建立模型，建立了线性模型和卷积模型。再通过调取模型，进行训练，建立训练模型，保存参数模型，得到训练模型。通过前端请求，加载模型，进行调用。完成数据传入，训练，打包，调用。可以作为基础，可以通过相关数据集训练进行更多图像分类。

信用卡欺诈识别 在此项目中，我们使用一些欧洲信用卡公司提供的数据。 该数据集表示在两天内发生的财务操作，在将近29万笔交易中，分类了492起欺诈行为。 为了进行预测，使用了两个机器学习模型（逻辑回归和决策树），以基于召回指标评估哪个具有最佳性能。 请联系我们，如果您有任何疑问。 我总是有空。 Linkedin： : 电子邮件： 我希望你喜欢！ 再见！

语音识别模型,我自己写了一段代码，很好用，准确率百分之九十

系统辨识是一个复杂的优化问题，最近引起了科学和工程领域的关注。 特别是，使用无限脉冲响应 (IIR) 模型进行识别优于等效的 FIR（有限脉冲响应）模型，因为前者为现实世界的应用提供了更准确的物理植物模型。 然而，IIR 结构往往会产生多模态误差曲面，其成本函数极难最小化。 进化计算技术 (ECT) 用于估计复杂优化问题的解决方案。 它们通常旨在满足特定问题的要求，因为没有一种优化算法可以有竞争力地解决所有问题。 因此，当提出新算法时，必须适当地评估其相对效率。 文献中已经报道了 ECT 之间的一些比较。 然而，他们受到一个限制：他们的结论是基于流行的进化方法在一组具有精确解和众所周知的行为的合成函数上的性能，没有考虑应用程序上下文或包括最近的发展。 本研究比较了应用于 IIR 模型识别的各种进化计算优化技术。 展示了多个模型的结果并进行了统计验证。 更多信息可以在Erik Cuevas、

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