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基于CNN深度学习的Landsat影像地物分类（含H5模型、源代码及文档）.zip

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简介：
本资源提供基于CNN深度学习的地物分类方法，适用于Landsat卫星影像。内含预训练H5模型、完整Python源代码及相关文档说明。 该资源为个人大四毕业设计项目《基于CNN深度学习的遥感Landsat影像地物分类》，包括h5模型、源代码及文档说明。该项目经过导师指导并获得高分通过，评审分数达到98分。此项目主要适用于计算机相关专业的学生进行毕设研究或实战练习，并且也可作为课程设计和期末大作业使用。

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  • 基于CNN深度学习的Landsat影像地物分类（含H5模型、源代码及文档）.zip
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    本资源提供基于CNN深度学习的地物分类方法，适用于Landsat卫星影像。内含预训练H5模型、完整Python源代码及相关文档说明。 该资源为个人大四毕业设计项目《基于CNN深度学习的遥感Landsat影像地物分类》，包括h5模型、源代码及文档说明。该项目经过导师指导并获得高分通过，评审分数达到98分。此项目主要适用于计算机相关专业的学生进行毕设研究或实战练习，并且也可作为课程设计和期末大作业使用。
     
  • 基于CNN深度学习的Landsat影像地物分类Python代码及H5模型.zip
    优质
    本资源提供了一个基于CNN（卷积神经网络）的Python实现代码和预训练H5模型，用于对Landsat卫星影像进行地物分类。 【资源说明】基于CNN深度学习的遥感Landsat影像地物分类Python源码+h5模型.zip 该资源包含经过测试且运行成功的项目代码，请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的学生、教师或企业员工，也适用于初学者进行进阶学习。此外，该项目可作为毕业设计项目、课程设计作业以及初期立项演示的参考内容。 如果基础较为扎实，可以在现有代码基础上做出修改以实现其他功能，并直接用于毕业设计或其他学术任务中。欢迎下载并交流讨论，共同进步。
     
  • 基于CNN深度学习的Landsat影像地物分类Python源码.zip
    优质
    本资源提供了一套使用Python编程语言和卷积神经网络（CNN）进行Landsat卫星影像的地物分类的深度学习代码。该代码集成了数据预处理、模型训练及评估等功能，适用于遥感图像分析与地物识别研究领域。 1. 该资源内的项目代码经过严格调试，下载后即可运行。 2. 这个资源适合计算机相关专业的学生（如计算机科学、人工智能、大数据、数学、电子信息等），以及正在进行课程设计、期末作业或毕业设计的学生和技术学习者参考使用。 3. 资源包含所有源码，但需要具备一定的基础知识才能理解和调试代码。具体而言，这是一个基于CNN深度学习的遥感Landsat影像地物分类算法的Python源码资源。
     
  • 基于CNN深度学习的Landsat遥感影像地物分类Python源码.zip
    优质
    本资源提供基于卷积神经网络（CNN）的深度学习代码，用于处理和分类Landsat卫星获取的遥感图像。采用Python编写，适用于地理信息科学与环境监测领域。 【资源说明】1. 该资源内的项目代码都经过测试并成功运行，在确保功能正常的情况下才上传，请放心下载使用。 2. 适用人群：主要针对计算机相关专业（如计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网、数学和电子信息等）的同学或企业员工，具有较高的学习借鉴价值。 3. 资源不仅适合初学者进行实战练习，也适用于大作业、课程设计及毕业设计项目中作为初期项目的演示。欢迎下载并互相交流学习，共同进步！
     
  • 基于PyTorch和CNN的深度学习图像分类代码
    优质
    本项目使用PyTorch框架及卷积神经网络(CNN)技术进行深度学习训练，实现高效准确的图像分类功能。 基于CNN和PyTorch的图像分类代码适用于初学者学习基于深度学习的图像分类。
     
  • 基于机器学习的遥感影像分类模型源代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于机器学习算法的遥感影像分类方法的完整源代码，适用于科研和教学用途。 该资源包含的项目代码经过严格调试与测试，保证下载后即可运行。 此资源适合计算机相关专业的学生（如计算机科学、人工智能、大数据技术、数学及电子信息专业）在进行课程设计、期末作业或毕业设计时使用，同样适用于希望深入了解机器学习和遥感图像处理的技术爱好者作为参考资料。不过，请注意该资源包含了完整的源代码文件，因此建议具备一定的编程基础后再行下载查看与调试。 基于机器学习的遥感图像分类模型源码.zip
     
  • 【CNN分类】基于深度学习的CNN故障诊断及分类【附带Matlab源码 3312期】.zip
    优质
    本资源提供了一个基于深度学习的CNN模型用于设备故障诊断与分类的详细教程和代码，使用Matlab实现。适合研究和工程应用参考。 在Matlab领域上传的所有代码均可运行，并且经过测试确认有效。我会尽我所能为你服务。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：ga_2d_box_packing_test_task.m； - 其他调用的m文件，无需单独运行。 - 运行结果效果图； 2. 代码在Matlab版本为2019b上测试通过。如果遇到任何问题，请根据提示进行修改。 3. 运行操作步骤如下： 步骤一：将所有相关文件放置于当前的Matlab工作目录中； 步骤二：双击打开除ga_2d_box_packing_test_task.m之外的所有m文件； 步骤三：点击运行，等待程序完成以获得结果； 4. 关于仿真咨询： - 提供博客或资源的完整代码。 - 期刊论文或参考文献内容再现。 - Matlab程序定制服务。 - 科研合作。 5. 在机器学习和深度学习方面提供以下支持： 卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）等方法，应用于风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预报以及电池健康状态的评估。此外还有水体光学参数反演和NLOS信号识别等方面的应用，并可提供地铁停车精准预测及变压器故障诊断等服务。
     
  • 基于CNN-LSTM深度学习的检测模型.zip
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    本项目提供了一个基于CNN与LSTM结合的深度学习框架，旨在优化目标检测任务。通过利用卷积神经网络提取特征和长短期记忆网络处理序列信息，该模型在多个数据集上展现了优越性能。 项目工程资源经过严格测试后才上传，并且可以直接运行成功且功能正常。这些资源可以轻松复制并复刻，在拿到资料包之后能够很容易地再现同样的项目成果。本人拥有丰富的系统开发经验（全栈开发），如果有任何使用问题，欢迎随时联系我，我会及时为您解答和提供帮助。 【资源内容】：具体项目的详细信息可以在本页面下方查看“资源详情”，包括完整的源码、工程文件以及相关说明等资料。如果非VIP用户想要获取这些资源，请通过私信的方式与我取得联系。 【本人专注IT领域】：如果有任何使用问题，欢迎随时联系我，我会尽快为您解答，并在第一时间提供必要的帮助。 【附带支持】：如果您还需要相关的开发工具、学习材料等等的支持，我也将乐意为您提供资料和指导，鼓励您不断进步和发展技能。 【适用范围】：这些项目可以在多种场景中应用，包括但不限于项目设计、课程作业、毕业设计以及各种学科竞赛或比赛等。此外，在初期的项目立项阶段或者作为个人技术练习时也十分有用。 您可以参考并复制这个优质项目，也可以在此基础上开发更多的功能和特性。 本资源仅供开源学习和技术交流使用，不得用于商业用途，请使用者自行承担相应后果。部分字体及插图可能来源于网络；如果涉及侵权问题，请联系我删除相关材料，本人不对所涉及的版权或内容负责。收取的费用仅是为了补偿整理收集资料所需的时间成本。