网络MATLAB仿真的相关内容

文章 2023-08-16 来自：开发者社区

基于LeNet网络的MNIST手写数字训练和识别matlab仿真

1.算法理论概述基于LeNet网络的MNIST手写数字训练和识别的实现步骤。首先，我们将介绍MNIST数据集的基本信息和LeNet网络的结构及其原理。然后，我们将详细说明数据预处理、LeNet网络的实现过程和训练过程。最后，我们将展示如何使用训练好的LeNet网络对手写数字进行识别，并对实验结果进行分析和总结。 1.1、MNIST数据集和LeNet网络 MNIST数据集是一组手写数字图像数据.....

文章 2023-08-16 来自：开发者社区

m基于GMDH网络模型的数据训练和分类matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 GMDH神经网络的主要思想是由系统各输入单元交叉组合产生一系列的活动神经元, 其中每一神经元都具有选择最优传递函数的功能, 再从已产生的一代神经元中选择若干与目标变量最为接近的神经元, 被选出神经元强强结合再次产生新的神经元, 重复这样一个优势遗传、竞争生存和进化的过程, 直至新产生的一代神经元都不比上一代更加...

文章 2023-08-08 来自：开发者社区

基于CNN卷积神经网络的图像分割matlab仿真

1.算法理论概述本文将从专业角度详细介绍基于CNN卷积神经网络的图像分割。主要包括以下几个方面：图像分割的基本原理、CNN卷积神经网络的基本结构、训练数据集的准备、网络训练和测试等。 1.1 图像分割的基本原理图像分割是将一幅图像分割为多个具有独立语义的区域的过程。图像分割可以应用于计算机视觉、医学图像分析、遥感图像处理等领域。图像分割的基本原理是将图像像素进行分类，将相似的像素分...

文章 2023-08-02 来自：开发者社区

m基于大规模MIMO技术的5G网络上下行功率优化算法matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要基于大规模MIMO技术的5G网络上下行功率优化算法"是针对5G网络中的大规模多输入多输出（MIMO）系统进行功率优化的一种算法。该算法旨在通过优化上行和下行通信的功率分配，以实现网络资源的高效利用、提高系统容量和降低干扰。其中，注水法（Water Filling）和Dinkelbach法是两种常用的功率优化方法...

文章 2023-08-01 来自：开发者社区

基于ResNet-101深度学习网络的图像目标识别算法matlab仿真

1.算法理论概述介绍ResNet-101的基本原理和数学模型，并解释其在图像识别中的优势。然后，我们将详细介绍如何使用深度学习框架实现ResNet-101，并在图像数据集上进行训练和测试。最后，我们将总结本文的主要内容并提出进一步的研究方向。 1.1、ResNet-101的基本原理 ResNet-101是一种深度卷积神经网络，其主要特点是使用残差块（Residual Block）来解决深度网.....

文章 2023-07-30 来自：开发者社区

基于Alexnet深度学习神经网络的人脸识别算法matlab仿真

1.算法理论概述人脸识别是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，其目的是识别不同人的面部特征以实现自动身份识别。随着深度学习神经网络的发展，基于深度学习神经网络的人脸识别算法已经成为了当前最先进的人脸识别技术之一。本文将详细介绍基于AlexNet深度学习神经网络的人脸识别算法的实现步骤和数学公式。 1.1数据预处理在进行人脸识别之前，需要进行数据预处理，将原始的人脸图像转换为可以被深...

文章 2023-07-28 来自：开发者社区

基于LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真

1.算法理论概述时间序列预测是一类重要的预测问题，在很多领域都有着广泛的应用，如金融、交通、气象等。然而，由于时间序列数据本身具有时序性和相关性，因此预测难度较大。传统的时间序列预测方法大多采用统计学方法，如ARIMA模型、指数平滑法等，但这些方法在处理非线性、非平稳、非高斯的时间序列数据时效果较差。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的时间序列预测方法逐渐成为研究热点。本文提出了一种基于LS....

文章 2023-07-26 来自：开发者社区

基于LSTM深度学习网络的人员行走速度识别matlab仿真,以第一视角视频为样本进行跑或者走识别

1.算法理论概述人员行走速度是衡量人体运动能力和身体健康的重要指标之一。目前，常见的人员行走速度识别方法主要基于传感器或摄像头获取的数据，如加速度计数据、GPS数据和视频数据等等。其中，基于视频数据的方法因为其易于获取和处理而备受关注。但是，传统的基于特征提取的方法往往需要手工选择特征并进行复杂的计算，存在着一定的局限性。近年来，深度学习技术的快速发展为人员行走速度识别提供了新的思路和方法。 ....

文章 2023-07-22 来自：开发者社区

基于CNN卷积神经网络的目标识别算法matlab仿真,测试mnist数据库

1.算法理论概述我们将介绍CNN卷积神经网络的基本原理和数学模型，并解释其在图像分类中的优势。然后，我们将详细介绍如何使用matlab实现CNN卷积神经网络，并在mnist数据库上进行测试。 1.1、CNN卷积神经网络的基本原理 CNN卷积神经网络是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的人工神经网络。在图像处理中，CNN通过使用卷积层、池化层、全连接层等模块对图像进行特征提取和分类。其中，.....