MATLAB中的随机森林图像代码-HAB型号
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简介：
本项目提供了一种基于MATLAB实现的HAB型号随机森林算法应用于图像处理的代码。通过集成多个决策树模型提高预测准确度和鲁棒性，适用于复杂图像数据分析与分类任务。
随机森林图像MATLAB代码用于HAB（有害藻华）数据库的深度学习分类（训练与测试）。此代码旨在为HAB数据集生成分类分数，并提供两种基本方法：使用ConvNet从每个帧中提取特征，然后将序列传递给RNN；或者直接使用ConvNet从每个帧中提取特征后传送给MLP/LSTM/RF系统。为了运行该代码，请确保已安装Keras2和TensorFlow1或更高版本。
获取数据：
- 使用MATLAB脚本提取数据，并将其存储在CNNIms目录下，其中每个时间戳对应一个png图像文件。
提取特征：
- 对于五个模型（“lstm0”，“lstm1”，“lstm2”，“mlp1”和“mlp2”以及随机森林RF），首先使用extract_features.py脚本从每张png图片中抽取特征。
基于Keras的模型如下：
- 模型=lstm0：最佳性能LSTM（包含批处理归一化及某些层移除）
- 模型=lstm1：仅移除了特定层
- 模型=lstm2：加入批量规范化
- 模型=mlp1：带有批量规范化的MLP模型
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