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MATLAB开发：为ResNet50网络设计工具箱模型

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简介：
本项目旨在为ResNet50深度学习网络在MATLAB平台上的高效应用而设计专用工具箱，简化模型创建、训练及评估流程。 在MATLAB开发环境中为ResNet50网络设计工具箱模型。该模型是用于图像分类的预训练ResNet-50网络模型。

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  • MATLAB开发：为ResNet50网络设计工具箱模型
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    本项目旨在为ResNet50深度学习网络在MATLAB平台上的高效应用而设计专用工具箱，简化模型创建、训练及评估流程。 在MATLAB开发环境中为ResNet50网络设计工具箱模型。该模型是用于图像分类的预训练ResNet-50网络模型。
     
  • MATLAB开发—WDM网络阻塞计算工具箱
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    本工具箱为基于MATLAB开发的专业软件包，用于分析与计算WDM（波分复用）通信网络中的阻塞概率，助力优化网络设计和性能评估。 Matlab开发的WDM网络阻塞计算工具箱，在三种不同约束条件下进行WDM网络阻塞计算。
     
  • MATLAB开发——随机布尔网络工具箱
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    本工具箱专为MATLAB设计，提供随机布尔网络的建模、仿真和分析功能。用户可便捷地创建复杂系统模型，探究基因调控等领域的动力学行为。 在MATLAB环境中，随机布尔网络（Random Boolean Networks, RBNs）是一种用于研究复杂系统动态行为的模型。这个工具箱提供了模拟和可视化RBNs的功能，对于科研人员和工程师来说非常有用。 1. **随机布尔网络**：这类模型由一系列布尔变量构成，每个节点的状态为真或假，并通过特定规则决定其更新方式。这些网络常用于模拟生物系统的遗传调控机制以及其他复杂系统的行为模式。 2. **模拟RBNs**：在MATLAB中，生成和运行RBNs需要创建网络结构（包括节点数量及连接形式），初始化各节点的状态值，然后依据既定规则推进时间步长。例如，`initNodes.m`函数用于设定所有初始状态；而`evolveDARBN.m`与`evolveDGARBN.m`则分别处理无向和有向RBNs的演化过程。 3. **可视化RBNs**：使用如`displayTopology.m`这样的函数可以展示网络结构，帮助理解各个节点间的关联。另外，通过`displayEvolution.m`能够生成图表来追踪随时间变化的状态演变情况，这对于分析动态特性非常关键。 4. **找寻吸引子**：利用`findAttractor.m`等工具可以帮助识别出系统长时间运行后趋于稳定的最终状态（即“吸引子”），这有助于理解系统的稳定行为模式。 5. **标度律**：函数如`scalingLaw.m`用于研究RBNs的统计特性，例如网络规模与复杂性之间的关系。这是探究复杂系统特性的核心方法之一。 6. **安装、授权和激活**：此工具箱在MATLAB中使用前需要正确配置，包括将相关文件添加到路径，并按照指示完成必要的授权步骤以确保合法利用。 通过上述功能的实现，用户能够构建并分析自己的随机布尔网络模型，在探索复杂系统的行为模式及动态特性方面获得宝贵洞见。
     
  • 基于 ResNet-18 的深度学习神经网络工具箱模型 - MATLAB 开发
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    本项目为一个基于ResNet-18架构的深度学习模型开发工具箱，利用MATLAB实现。提供预训练模型及自定义训练功能，适用于图像分类任务，便于研究与应用。 ResNet-18是一个预先训练好的模型，在ImageNet数据库的子集上进行了训练。该模型经过超过一百万张图像的学习后，能够将图片归类为1000个不同的对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔以及各种动物）。通过您的操作系统或在MATLAB中打开resnet18.mlpkginstall文件会启动安装过程，并且此mlpkginstall文件适用于R2018a及更高版本。使用示例包括： - 访问训练好的模型：`net = resnet18();` - 查看网络架构细节：`network layers` - 读取图像进行分类：首先，通过 `I = imread(peppers.png);` 来加载图片。 - 接下来调整图片大小以匹配ResNet-18的输入要求： - 获取模型的第一个层尺寸: `sz = net.Layers(1).InputSize;` - 调整图像尺寸：`I = I(1:sz(1), 1:sz(2), 1:sz(3));` - 使用ResNet-18对图片进行分类： - 标签结果为: `标签 = classify(net, I); ` - 最后，显示图像和识别的类别：`imshow(I)`
     
  • 预训练的3D ResNet-50：适用于3D ResNet-50网络的神经网络工具箱模型-MATLAB开发
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    这段简介描述了一个基于MATLAB开发的预训练3D ResNet-50模型，该模型是专门为神经网络工具箱设计的，用于支持各种深度学习任务中的3D数据处理与分析。 为了将预先训练的2D ResNet-50（ImageNet）中的可学习参数迁移到3D模型中，我们通过三维复制了二维滤波器来实现这一目标。这是可行的，因为视频或3D图像可以被转换为一系列图像切片。在训练过程中，希望3D ResNet-50能够从每个帧中学到模式。该模型包含480万个可学习参数。只需调用“resnet50TL3Dfun()”函数即可完成相关操作。
     
  • 预训练的3D ResNet-18：适用于3D ResNet-18网络的神经网络工具箱模型-MATLAB开发
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    这段简介可以描述为：预训练的3D ResNet-18是针对三维数据优化的深度学习模型，基于MATLAB平台上的神经网络工具箱。该资源提供了即用型解决方案，适用于视频分析、动作识别等领域的研究与应用开发。 为了将预先训练的2D ResNet-18（ImageNet）中的可学习参数传递到3D模型中，我们通过三维复制了二维滤镜来实现这一目标。这是因为视频或3D图像可以转换为一系列图像切片。在训练过程中，希望3D ResNet-18能够识别每个帧内的模式。该模型包含约3400万个可学习的参数。 只需调用“resnet18TL3Dfunction（）”函数即可实现上述操作。
     
  • Matlab模糊工具箱与神经网络工具箱的应用
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    本简介探讨了MATLAB中的模糊逻辑工具箱和神经网络工具箱在工程及科学问题解决中的应用，包括设计、仿真和分析模糊系统与人工神经网络。 这段文字介绍了如何使用Matlab模糊工具箱和神经网络工具箱的基础知识，对于初学者来说非常有帮助。文章中的配图详细清晰，有助于理解这些工具箱的入门操作。
     
  • 【MATLAB工具箱精选】- MATLAB复杂网络工具箱.rar
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    本资源为《MATLAB工具箱精选》系列之一，提供MATLAB复杂网络工具箱下载。该工具箱支持复杂网络分析与建模，适合科研和工程应用。 1. 1 2/3维图像分割工具箱 2. PSORT粒子群优化工具箱 3. matlab计量工具箱Lesage 4. MatCont7p15 5. matlab模糊逻辑工具箱函数 6. 医学图像处理工具箱 7. 人工蜂群工具箱 8. MPT3安装包 9. drEEM toolbox 10. DOMFluor Toolbox v1.7 11. Matlab数学建模工具箱 12. 马尔可夫决策过程(MDP)工具箱MDPtoolbox 13. 国立SVM工具箱 14. 模式识别与机器学习工具箱 15. ttsbox 语音合成工具箱 v1.1 16. 分数阶傅里叶变换的程序FRFT 17. 魔方模拟器与规划求解 18. 隐马尔可夫模型工具箱 HMM 19. 图理论工具箱GrTheory 20. 自由曲线拟合工具箱ezyfit 21. 分形维数计算工具箱FracLab 2.22 22. For-Each 23. PlotPub 24. Sheffield大学最新遗传算法工具箱 25. Camera Calibration 像机标定工具箱 26. Qhull凸包工具箱 (二维三维三角分解、泰森图) 2019版 27. jplv7 28. MatlabFns 29. 张量工具箱Tensor Toolbox 30. 海洋要素计算工具箱seawater 31. 地图工具箱m_map 32. othercolor配色工具包 33. Matlab数学建模工具箱 34. 元胞自动机 35. 量子波函数演示工具箱 36. 图像局域特征匹配工具箱 37. 图像分割graphcut工具箱 38. NSGA-II 工具箱 39. chinamap中国地图数据工具箱 (大陆地区) 40. 2D GaussFit高斯拟合工具箱 41. dijkstra最小成本路径算法 42. 多维数据快速矩阵乘法 43. 约束粒子群优化算法 44. 脑MRI肿瘤的检测与分类 45. Matlab数值分析算法程序 46. matlab车牌识别完整程序 47. 机器人工具箱robot-10.3.1 48. cvx凸优化处理工具箱 49. hctsa时间序列分析工具箱 50. 神经科学工具箱Psychtoolbox-3 PTB 51. 地震数据处理工具CREWES 1990版 52. 经济最优化工具箱CompEcon 53. 基于约束的重构分析工具箱Cobratoolbox 54. Schwarz-Christoffel Toolbox 55. Gibbs SeaWater (GSW)海洋学工具箱 56. 光声仿真工具箱K-Wave-toolbox 1.2.1 57. 语音处理工具箱Sap-Voicebox 58. 贝叶斯网工具箱Bayes Net Toolbox(BNT) 59. 计算机视觉工具箱VFfeat-0.9.2 60. 全向相机校准工具箱OCamCalib v3.0 61. 心理物理学数据分析工具箱Palamedes 1_10_3 62. 生理学研究工具箱EEGLAB 63. 磁共振成像处理工具箱CONN 18b 64. matlab 复杂网络工具箱 65. 聚类分析工具箱FuzzyClusteringToolbox 66. 遗传规划matlab工具箱 67. 粒子群优化工具箱 68. 数字图像处理工具箱DIPUM Toolbax V1.1.3 69. 遗传算法工具箱 70. 鱼群算法工具箱OptimizedAFSAr 71. 蚁群算法工具箱 72. matlab优化工具箱 73. 数据包络分析工具箱 74. 图像分割质量评估工具包 75. 相关向量机工具箱 76. 音频处理工具箱 77 nurbs工具箱 78 DOMFluor Toolbox v1.7 79 张量工具Tensor toolbox 80 Gibbs SeaWater (GSW)海洋学toolbox
     
  • FOMCON MATLAB工具箱 - MATLAB开发
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    FOMCON是一款用于MATLAB的多功能优化模型控制工具箱，提供PID控制器设计、分数阶系统建模和仿真等功能，旨在简化复杂控制系统的设计与分析过程。 FOMCON 工具箱是 MATLAB 中的一个基于分数阶微积分的工具箱，用于系统建模和控制设计。
     
  • MATLAB开发-Hammerstein工具箱
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    本工具箱专为MATLAB用户设计，提供了一套全面的功能用于分析和建模Hammerstein系统。包含多种算法及实用函数，助力深入研究非线性动力学领域。 在MATLAB开发中使用HammersteinToolbox可以快速估计构成哈默斯坦模型级联的结构元素。