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基于MATLAB GUI的卷积神经网络与长短期记忆网络语音识别系统（含完整代码及数据）

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简介：
本项目采用MATLAB GUI设计了一个集成了卷积神经网络和长短期记忆网络的高效语音识别系统，附带详尽源码与测试数据。 基于MATLAB GUI编程，分别使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行语音识别。代码完整且包含数据集，并配有详细注释，方便用户扩展应用。如遇问题或需要创新修改，请通过私信联系博主；本科及以上学历者可下载并进一步开发该应用程序。若内容与需求不完全匹配，亦可通过私信寻求帮助以做相应调整。

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  • 基于MATLAB GUI的卷积神经网络与长短期记忆网络语音识别系统（含完整代码及数据）
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    本项目采用MATLAB GUI设计了一个集成了卷积神经网络和长短期记忆网络的高效语音识别系统，附带详尽源码与测试数据。 基于MATLAB GUI编程，分别使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行语音识别。代码完整且包含数据集，并配有详细注释，方便用户扩展应用。如遇问题或需要创新修改，请通过私信联系博主；本科及以上学历者可下载并进一步开发该应用程序。若内容与需求不完全匹配，亦可通过私信寻求帮助以做相应调整。
     
  • 基于MATLAB的BO-CNN-LSTM贝叶斯优化卷积神经网络与长短期记忆网络的数据回归预测（含完整源码及数据）
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    本项目运用MATLAB开发了一种结合贝叶斯优化、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合模型，用于高效的数据回归预测。提供完整的源代码与实验数据以供参考学习。 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，即BO-CNN-LSTM或Bayes-CNN-LSTM多输入单输出模型。该模型主要通过优化以下参数来提高性能：学习率、隐含层节点数以及正则化参数。评价指标包括R2、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、根均方误差(RMSE)和平均相对百分比误差(MAPE)，以确保模型易于理解和数据替换的灵活性。该模型在MATLAB 2020b及以上版本中运行良好。
     
  • 基于MATLAB的PSO-LSTM算法优化长短期记忆神经网络（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB实现PSO-LSTM算法，旨在优化长短期记忆神经网络性能。包含详细代码和实验数据，供学习研究使用。 MATLAB实现PSO-LSTM粒子群算法优化长短期记忆神经网络多输入单输出（完整源码和数据），用于粒子群优化学习率和隐藏层单元。
     
  • 基于卷积神经网络的汉语短句语音识别MATLAB仿真（含完整源码和数据）.rar
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    本资源提供基于卷积神经网络的汉语短句语音识别系统MATLAB仿真代码及实验数据。适合深入研究与学习语音识别技术，助力科研项目开发。包含详尽注释和使用说明文档。 资源内容：基于卷积神经网络实现汉语短句语音识别的MATLAB仿真（完整源码+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰，注释明细。 适用对象： - 工科生、数学专业以及算法方向的学习者。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事MATLAB、Python、C/C++和Java的算法仿真工作超过10年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制及路径规划等多种领域的算法仿真实验。欢迎交流学习。
     
  • 基于MATLAB的贝叶斯优化卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的时间序列预测结合(含完整代码及数据)
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    本研究运用MATLAB平台，融合贝叶斯优化技术，设计并实现了一种创新的时间序列预测模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），显著提高了预测精度。文中提供了完整的源代码及所需数据集，便于学术交流与应用开发。 本段落详细介绍了如何在MATLAB编程平台上利用贝叶斯优化下的CNN-LSTM组合模型进行时间序列预测的模拟实验。内容涵盖了数据预处理、构建及调参的CNN-LSTM模型结构，应用该模型执行预测以及对结果效果检验和图像表达等方面的内容。通过生成包含周期波动和长期发展趋势特性的随机数据作为研究对象，演示了数据集拆分、使用bayesian_optimization函数寻找最优解以及计算预测后的平均平方差评价指标的过程，并通过绘图直观展示了预期值与理论数值的一致性。 本段落适用于有一定MATLAB编程经验并具备基础机器学习知识的研发人员或学生。该方法可以作为解决时间序列预报问题的一种高效工具，同时也可用于研究不同网络配置和技术对预报准确性的影响。为了更好地理解整个流程及其关键技术细节，建议读者仔细跟随每一步具体操作步骤演练整个过程。
     
  • 基于卷积神经网络的金融票据文字识别GUI系统设计（含完整代码）
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    本项目提出了一种基于卷积神经网络的金融票据文字识别图形用户界面(GUI)系统设计方案，并提供了完整的源代码。该方案利用深度学习技术，有效提升了金融票据的文字识别精度和用户体验。 项目设计分为四个部分：第一部分是训练一个用于识别手写单个数字符的卷积神经网络模型；第二部分对手写数字串进行预处理（包括反相、去噪、拆分切片以及变形），并将得到的手写单个数字传入第一部分；第三部分从金融票据中截取包含手写数字的位置区域，然后将这些图片送入第二部分进一步处理；第四部分旨在提升上述流程的交互性，使用Tkinter开发了一个图形用户界面（GUI），通过该界面可以进行可视化的操作。
     
  • 基于MATLAB的LSTM长短期记忆神经网络多输入多输出预测（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB实现了一种LSTM长短期记忆神经网络模型，用于处理多输入多输出的数据预测问题，并提供了完整的源代码和所需数据。 MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据）。该数据用于多输入多输出预测，包含10个输入特征和3个输出变量。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以使用记事本打开并复制到文件中。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • LSTM分类预测 - 使用MATLAB的长短期记忆神经网络实现（含完整源码及数据）
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    本项目运用MATLAB开发了基于长短期记忆(LSTM)神经网络的分类与预测模型，并提供了完整的代码和数据集，适用于深度学习研究者和技术爱好者。 分类预测 | 使用MATLAB实现LSTM（长短期记忆神经网络）进行多特征输入与多标签输出的分类预测，提供完整源码和数据。要求运行环境为MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于卷积神经网络的在线人脸识别系统-数据集及完整代码
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    本项目构建了一个基于卷积神经网络的高效在线人脸识别系统，并提供了详尽的数据集与完整的开源代码。 本项目研究基于卷积神经网络的人脸在线识别系统，并探讨了其在人脸检测与识别技术中的应用。该系统主要包括四个部分：制作人脸数据集、训练CNN（卷积神经网络）模型、进行人脸检测以及执行人脸识别任务。通过实验验证，我们发现此系统能够快速且准确地完成对特定个体的面部特征分析和身份确认。 研究主要围绕如何利用深度学习技术提升图像处理能力，并特别关注于构建一个高效的人脸识别框架。其中涉及的关键要素包括但不限于神经网络架构设计、数据集准备以及模型训练等环节，最终目的是为了实现高精度与实时性兼具的人脸检测及辨识解决方案。关键词：卷积神经网络；TensorFlow；人脸识别技术开发