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鲸鱼检测算法：基于CNN InceptionV1和STFT的Python实现

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简介：
本项目采用Python语言结合CNN InceptionV1模型与短时傅里叶变换(STFT)技术，旨在开发一种高效的鲸鱼声音检测算法。通过深度学习方法提升海洋生物监测能力。 CNN (InceptionV1) 基于STFT的鲸鱼检测算法

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  • 鲸鱼检测算法：基于CNN InceptionV1和STFT的Python实现
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    本项目采用Python语言结合CNN InceptionV1模型与短时傅里叶变换(STFT)技术，旨在开发一种高效的鲸鱼声音检测算法。通过深度学习方法提升海洋生物监测能力。 CNN (InceptionV1) 基于STFT的鲸鱼检测算法
     
  • 鲸鱼优化算法_鲸鱼算法_
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    简介：鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种模拟鲸鱼群体社会行为的新型元启发式优化技术，在工程、计算机科学等领域有着广泛应用。 利用鲸鱼优化算法来解决包含23个单峰函数、多峰函数和定维多峰函数的优化问题。
     
  • 基于Python的CNN-SVM硅片缺陷检测算法实现
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)的算法，利用Python编程语言进行硅片缺陷检测，提高了检测准确率和效率。 基于Python实现的CNN-SVM硅片缺陷检测算法。
     
  • Python中基于鲸鱼算法(WOA)的SVM代码.zip
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    本资源提供了使用Python实现的基于鲸鱼优化算法（WOA）对支持向量机（SVM）进行参数优化的完整代码。适合机器学习与智能计算领域的研究者和开发者参考实践。 1. Python代码 2. 有数据集，可以直接运行。
     
  • C++实现的WOA鲸鱼优化算法
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    这段简介可以描述为：“C++实现的WOA鲸鱼优化算法”是一种基于自然界的启发式搜索算法，模仿鲸鱼捕食行为，应用于函数优化、机器学习等领域。本项目采用C++语言进行高效实现。 WOA算法是2016年提出的一种相对较新的优化算法，主要用于优化各种算法中的参数，并在实际问题解决中有广泛应用。该算法通过调整参数来实现最优解，在实践中表现出较好的效果。这里提供的是C++版本的WOA代码，便于大家使用。
     
  • 基于MATLAB的鲸鱼群算法实现及文档注释
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    本项目使用MATLAB编程语言实现了鲸鱼群优化算法，并附有详细的代码注释和说明文档，便于理解和应用。 用MATLAB实现鲸鱼群算法，并提供详细的算法文档和代码注释。
     
  • 基于PyTorch的R-CNN目标检测算法实现
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    本项目采用PyTorch框架实现了经典的R-CNN目标检测算法，旨在提供一个高效、灵活的目标识别解决方案，并进行了一系列实验以验证其性能。 使用PyTorch实现R-CNN目标检测算法涉及多个步骤和技术细节。首先需要准备数据集并进行预处理，然后构建基于卷积神经网络的特征提取器。接下来是生成区域建议（Region Proposals），通过在图像上应用滑动窗口和选择性搜索等方法来确定可能包含对象的候选区域。 对于每个提议的区域，使用预先训练好的CNN模型抽取固定大小的特征图，并将其输入到分类器中以预测类别标签以及边界框回归调整。最后一步是进行非极大值抑制（NMS）处理去除冗余检测结果，确保输出高质量的目标定位和识别信息。 整个过程中需要注意参数调优、计算效率优化等问题，以便在实际应用时获得更好的性能表现。
     
  • 鲸鱼优化算法的Python源码
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    这段简介是关于一种模拟鲸鱼捕食行为来解决最优化问题的算法——鲸鱼优化算法，并提供了其实现代码的Python版本。 鲸鱼优化算法的Python源代码可以用于实现该算法的各种应用。此代码为研究人员和开发者提供了便捷的方式来模拟鲸鱼的社会行为以解决复杂的优化问题。通过使用Python语言编写，使得算法更加易于理解和扩展，同时也便于集成到更大的项目中去进行测试与验证。
     
  • 基于MATLAB的鲸鱼优化算法(WOA)
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    本研究介绍了一种基于MATLAB实现的鲸鱼优化算法（WOA），该算法模拟了鲸鱼群体捕食行为，适用于解决复杂优化问题。 基于MATLAB的鲸鱼优化算法（WOA）详解，深入浅出的代码注释帮助新手小白轻松掌握。