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CNN-LSTM MATLAB源码及原始数据

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本资源包含基于CNN-LSTM模型的MATLAB源代码及相关原始训练数据，适用于时间序列预测和图像识别等任务的研究与开发。 CNN-LSTM Matlab源码已经过测试，可以稳定运行。

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  • CNN-LSTM MATLAB源码及原始数据
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    本资源包含基于CNN-LSTM模型的MATLAB源代码及相关原始训练数据，适用于时间序列预测和图像识别等任务的研究与开发。 CNN-LSTM Matlab源码已经过测试，可以稳定运行。
     
  • PSO-LSTM MATLAB源码及数据包含
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    本资源包提供PSO-LSTM算法的MATLAB实现代码及相关数据集，适用于时间序列预测和模式识别研究。 PSO-LSTM Matlab源码包含数据，可稳定运行。
     
  • 基于MATLAB的WOA-CNN-LSTM数据分类预测及其源码与数据(完整版)
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    本作品介绍一种结合WOA算法优化的CNN-LSTM模型，并利用MATLAB实现该模型的数据分类和预测。提供完整的源代码及数据集，适合深入研究和实践应用。 基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测模型。WOA-CNN-LSTM多特征输入模型用于处理二分类及多分类任务，其优化参数包括学习率、隐含层节点和正则化参数。程序内注释详细，只需替换数据即可使用。
     
  • CNN与LSTM结合的应用及MATLAB源代码
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    本项目探讨了卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)相结合的技术在特定任务中的应用，并提供了详细的MATLAB实现源码。 CNN与LSTM的结合应用以及相关的MATLAB源代码可用于图像处理。
     
  • 基于Bayes优化的CNN-LSTM回归预测模型（含Matlab源码及数据）
    优质
    本研究提出了一种结合Bayes优化与CNN-LSTM架构的高效时间序列回归预测模型。通过精细调整网络参数，该模型在多个数据集上展现出优越性能，并附有实用的Matlab实现代码和相关数据资源。 基于贝叶斯优化的卷积神经网络-长短期记忆网络（CNN-LSTM）回归预测模型采用多输入单输出结构。该模型通过优化学习率、隐含层节点数以及正则化参数来提升性能。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量高且易于修改以适应不同数据集的需求。运行环境要求MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • Fisherface原始论文及完整Matlab源代码（含数据库）
    优质
    本资源包含Fisherface算法的原始论文及其完整的Matlab实现代码，并附带所需数据库文件。适合人脸识别研究和学习使用。 这段文字介绍了关于fisherface的matlab代码，该代码可以运行，并使用ORL人脸数据库进行实验，在代码中有许多中文注释以帮助理解。此外，为了方便大家参考，压缩包中还包含了fisherface原始论文及PCA算法原始论文。希望这些资料能够对大家有所帮助。
     
  • 基于MATLAB的CNN-LSTM时间序列预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一种结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的时间序列预测模型，并提供了完整的源代码和相关数据集，便于研究与实践。 MATLAB实现CNN-LSTM时间序列预测（完整源码和数据）。该方法使用卷积长短期记忆神经网络对单变量时间序列数据进行预测。运行环境要求为MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • MNIST数据集原图及原始资源
    优质
    简介：MNIST数据集包含大量手写数字的扫描图像及其标签，是机器学习领域广泛使用的标准训练集。本页提供其原始图片和相关资料下载。 mnist 数据集包含原图及原始资源。
     
  • 利用CNN-LSTM-Attention模型的时间序列预测(含Matlab完整源码及数据)
    优质
    本项目采用CNN-LSTM-Attention架构进行时间序列预测，提供详尽的Matlab代码与实验数据，适用于深度学习领域研究。 基于卷积长短期记忆网络结合SE注意力机制的时间序列预测方法使用单输出模型进行时间序列预测。该代码在Matlab 2021及以上版本中运行良好，并提供了包括MAE、MBE、RMSE在内的评价指标，以评估模型的性能。代码质量高且易于学习和替换数据，适合研究与应用。