基于GA遗传优化TCN-GRU时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） plot(Error2,'linewidth',2); grid on xlabel('迭代次数'); ylabel('遗传算法优化过程'); legend('...
基于GA遗传优化TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```FieldD = [rep([10],[1,Nums]);Areas;rep([0;0;0;0],[1,Nums])]; gen = 0;Js = 0...
基于GA遗传优化TCN-LSTM时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 其整体性能优于基于GA遗传优化TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真-CSDN博客 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```while gen < MAXGEN gen Pe0 &#...
基于贝叶斯优化卷积神经网络(Bayes-CNN)的多因子数据分类识别算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 贝叶斯优化过程 贝叶斯优化后的CNN训练和识别结果 标准的CNN的识别结果 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```% 使用贝叶斯优化算法确定最优的批次大小和学习率[MBsize, Lr] = func_BOA(...
m基于CNN卷积神经网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真
1.算法描述 步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在智能视频监控领域，比图像识别更具优势。步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在作案现场，但有样东西他们是很难控制的，这就是走路的姿势。英国南安普敦大学电子与计算机系的马...
m基于GA-CNN遗传优化卷积神经网络的手势识别算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： CNN训练结果 GA优化之后的CNN训练结果 GA优化过程得到的均值收敛过程 CNN与GA优化CNN的识别率对比 本课题采用的数据库如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于GA-CNN遗传优化卷积神经网络的手势识别算法是一种结合了遗传算法（GA）和卷积神经网络（CNN）的深度学习算法，用于手势识别任务。该算法利用遗传...
基于CNN卷积神经网络的调制信号识别算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述 在无线通信系统中，调制信号的识别是一项重要的任务。通过识别接收到的信号的调制方式，可以对信号进行解调和解码，从而实现正确的数据传输和通信。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，在图像和信号处理领域取得了显著的成功。 卷积神经网络（CNN...
【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）
1 概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，以求解具有机器故障的柔性作业车间调度问题（FJSP）。建立了以最大完成时间和鲁棒性为目标的双目标动态柔性作业车间调度问题（DFJSP）模型。提出了CNN构建的预测模型，并开发了一个名为RMn的替代指标来评估鲁棒性。实验结果表明，所提两阶段算法对求解DFJSP有效，RMn能够更快、更高效、更准确地评估调度的鲁棒性。2 运行结果 部分代码：fun....
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，.....
基于CNN卷积神经网络的语音信号识别算法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 人工智能的应用中，语音识别在今年来取得显著进步，不管是英文、中文或者其他语种，机器的语音识别准确率在不断上升。其中，语音听写技术的发展最为迅速，目前已广泛在语音输入、语音搜索、语音助手等产品中得到应用并日臻成熟。但是，语音应用的另一层面，即语音转写，目前仍存在一定的难点，由于在产生录音文件的过程中使用者并没有预计到...
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