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MATLAB精度验证代码-ML_AE_relocation: ML_AE_relocation

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简介：
ML_AE_relocation 是一个用于验证MATLAB中机器学习与自编码器应用精度的代码集合，帮助研究人员和工程师测试算法性能。 Matlab精度检验代码ML_AE_relocation使用机器学习（ML）方法在实验室断层表面上重新定位声发射（AE）事件。参考文献：Zhao，Q.，Glaser，SD通过机器学习来重新定位具有未知速度结构的岩石中的声发射。RockMechRockEng（2019）doi：10.1007/s00603-019-02028-8。 文件描述： 数据文件包括AE_test_arrivals.mat，该文件记录了在滑移测试期间采集的96个声发射事件的P波到达时间。另一个重要数据文件是AE_train.mat，其中包含了用于训练模型的铅笔折断事件的位置（x, z）及其相对应的P波到达选择信息。 此外还有一个名为AErelocNet_2D_Deploy.mat的数据文件，该文件包含了一个经过训练后可以在实验室故障表面上输出声发射源位置的人工神经网络(ANN)。 代码文件包括： - AErelocNet_train_ANN.m：用于训练人工神经网络模型。 - AErelocNet_train_ANN_picking_quality_test.m：检查人工神经网络对到达拣货质量的敏感性。 - AErelocNet_train_ANN_with_Xvalid.m：包含十倍交叉验证的人工神经网络准确性估计代码。 - AEreloc_ANN.m

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  • MATLAB精度验证代码-ML_AE_relocation: ML_AE_relocation
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    ML_AE_relocation 是一个用于验证MATLAB中机器学习与自编码器应用精度的代码集合，帮助研究人员和工程师测试算法性能。 Matlab精度检验代码ML_AE_relocation使用机器学习（ML）方法在实验室断层表面上重新定位声发射（AE）事件。参考文献：Zhao，Q.，Glaser，SD通过机器学习来重新定位具有未知速度结构的岩石中的声发射。RockMechRockEng（2019）doi：10.1007/s00603-019-02028-8。 文件描述： 数据文件包括AE_test_arrivals.mat，该文件记录了在滑移测试期间采集的96个声发射事件的P波到达时间。另一个重要数据文件是AE_train.mat，其中包含了用于训练模型的铅笔折断事件的位置（x, z）及其相对应的P波到达选择信息。 此外还有一个名为AErelocNet_2D_Deploy.mat的数据文件，该文件包含了一个经过训练后可以在实验室故障表面上输出声发射源位置的人工神经网络(ANN)。 代码文件包括： - AErelocNet_train_ANN.m：用于训练人工神经网络模型。 - AErelocNet_train_ANN_picking_quality_test.m：检查人工神经网络对到达拣货质量的敏感性。 - AErelocNet_train_ANN_with_Xvalid.m：包含十倍交叉验证的人工神经网络准确性估计代码。 - AEreloc_ANN.m
     
  • MATLAB精度验证代码-GCN: GCN
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    这段简介可以描述为：MATLAB精度验证代码-GCN提供了一套使用MATLAB进行图卷积网络(GCN)精度验证的代码资源。该工具箱旨在帮助研究人员和工程师们评估GCN模型在不同数据集上的性能表现，确保算法的有效性和准确性。 我们在研究中实施了图卷积网络（GCN）来预测自闭症谱系障碍（ASD），相较于之前的最佳模型，准确性提高了大约10%。我们还探讨了GCNC²P模型中的图卷积与图池化对邻接矩阵A和特征矩阵H的影响，并通过图表展示了这些影响的效果。 准备工作流程如下： 1. 准备数据：将ABIDE_fc.mat文件转换为csv格式，以便Python可以轻松读取。创建一个名为“FC_norm”的目录，在MatLab中运行converter.m脚本以完成转换。 2. 数据预处理与生成数据集： - 使用data.py脚本根据配置的路径（如DATA_dir、left_table_file、matrices_dir等）来生成包含训练、验证和测试集合的数据文件。这确保了在train.py多次执行过程中，每次运行所使用的分割都是相同的。 - 根据指定拆分的json文件（默认使用split_ids.json），数据集会被划分并存储为pickle格式。 以上步骤可以通过以下命令来实现： ``` python data.py ```
     
  • MATLAB精度验证代码-MIM-lipreading：论文的代码与模型
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    MIM-lipreading是为支持相关研究论文而开发的一个MATLAB项目，专注于唇读任务中的模型训练和精度验证。该项目包含了实现高精度唇读识别所需的所有关键代码和预训练模型。 介绍 本存储库包含用于代码和模型的实现。 依存关系： - Python版本：3.5 - Pytorch版本：1.0.0 - OpenCV-Python版本：4.1 数据集： 使用LRW（Lip Reading in the Wild）数据集进行实验。在Matlab中，建议用于裁剪嘴部区域的坐标为 (x1, y1, x2, y2) = (80, 116, 175, 211)。 请注意，在Python代码中，固定的嘴部ROI（高度×宽度）定义为 [：，115:211，79:175]。 训练过程： 为了更好地展示我们提出的GLMIM模型的效果，首先对基准模型进行训练。接着将LMIM应用到基础模型上。最后再用GMIM改进它们。 在LRW数据集上进行了这些步骤的实验和测试。 配置说明： 关于Baseline（基准）的具体配置已经在main.py文件顶部的注释中详细解释了，请先根据自己的需求填写好相应的配置信息，然后运行命令 python main.py 来开始训练。
     
  • Matlab精度验证代码-Facial-Expression-Detection:面部表情识别
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    本项目提供了一套用于面部表情识别的Matlab精度验证代码。通过详细的算法实现和测试数据集，确保模型准确地检测多种面部表情，提升研究与应用的可靠性。 如何使用MATLAB进行面部表情检测的精度检验： 1. 运行ann.m文件来构建神经网络。 2. 在MATLAB命令窗口输入以下命令： >> ann 3. 将要测试的图像放置在提供的“样本”文件夹中。 注意：请确保所有必要的依赖项和数据都已经准备就绪，以便顺利运行代码并进行面部表情检测精度检验。
     
  • Matlab精度验证代码-CxHSMM: 柯氏隐式半马尔可夫模型(CxHSMM)的源代码
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    本项目提供柯氏隐式半马尔可夫模型（CxHSMM）的MATLAB实现，用于评估和验证该算法在模式识别与时间序列分析中的精度。 Matlab精度检验代码CxHSMM-Coxian隐藏式半马尔可夫模型（柯氏隐式半马尔可夫模型）[Matlab/Octave]的源代码2005年版本：由丁鼎、狄阳和洪北版权所有。该软件包实现了以下论文中描述的Coxian隐藏式半马尔可夫模型(CxHSMM)： Duong, T., Phung, D., Bui, H. 和 Venkatesh 在第二届智能传感器、传感器网络和信息处理国际会议上的研究，采用隐式半马尔可夫模型对智能环境中的活动识别进行有效的Coxian持续时间建模。该会议于2005年12月5日至6日在墨尔本举行。 Duong, T., Phung, D., Bui, H. 和 Venkatesh 在《人工智能》期刊（AIJ），第 173 卷，第 7-8 期，发表的文章中讨论了人类活动识别的有效持续时间和层次建模研究。文章编号为830-856。 其他相关论文包括：Phung, D., Duong, T., Bui, H. 和 Venkatesh 的关于使用ACM Int中的分层隐马尔可夫和半马尔可夫模型进行主题转换检测的研究，该研究在多媒体会议（ACM-MM）上发表。
     
  • Matlab中的MLP精度验证代码-从零开始：使用Matlab实现多层感知器
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    本教程详细介绍了如何使用MATLAB从零开始构建和训练一个多层感知器（MLP），并进行精度验证。适合初学者深入理解神经网络原理。 在MATLAB中从零开始实现多层感知机（MLP）的代码库主要用于教育目的。此模型使用梯度下降法进行训练，并支持批量处理方式。尽管不能保证获得最佳性能，且无法与知名库如TensorFlow或PyTorch等进行直接比较，但该存储库提供了一个构建和理解基础神经网络架构的良好起点。 为了验证这个实现的有效性，我采用了一组包含数字0至9的数据集进行测试。然而，代码是通用的，并可以应用于任何其他数据集上训练模型。在MATLAB中读取这些特定类型的数据时，一些方法会非常有用（具体细节请参阅相关文档）。 为了进一步检验该实现的质量和效果，在主文件里包含了多种功能：首先，输入数据被加载进来；接着进行神经网络的训练，并计算其精度；随后绘制出训练与测试误差及准确率的变化曲线。最后一步是保存经过充分训练后的模型以备后续使用或调用。 此外，考虑到所使用的数据集主要涉及图像识别问题，在该主文件中还增加了一些额外的功能：例如展示一些错误分类结果的样本图片、通过计算每个像素对输入的影响程度来可视化每一层神经元的行为等。这些特性有助于更好地理解网络的工作机制及其决策过程。最后还有一个演示程序，允许用户手动输入一张新图样并让系统尝试识别其所代表的具体数字。 总体而言，这个项目提供了一个全面而深入的视角来看待从头构建一个基本MLP的过程，并且为那些想要深入了解神经网络内部运作方式的学习者提供了宝贵的资源和实践机会。
     
  • Matlab分类精度代码
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    本代码为MATLAB编写，用于实现数据集上的分类算法，并评估其分类精度。适用于机器学习和数据分析领域中模型性能的测试与优化。 在MATLAB中实现计算单标签分类聚类准确率的代码。该函数包含两个参数：一个是groundtruth（地面真实标签），另一个是模型给出的预测标签向量。
     
  • Matlab精度验证代码-DiagnosisDL2TF：用TensorFlow构建简易轴承故障检测模型
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    DiagnosisDL2TF是基于Matlab开发的一个项目，旨在通过TensorFlow框架搭建一个简单的轴承故障诊断深度学习模型，并进行精度验证。 为了验证深度学习在旋转装备故障分类识别中的有效性，本段落选取了凯斯西储大学（Case Western Reserve University, CWRU）的轴承数据库作为数据来源。CWRU实验装置用于设置四种不同尺寸直径的故障轴承，这些直径分别为0.007、0.014、0.021和0.028英寸。在实验中使用加速度传感器采集振动信号，并将传感器放置于电机驱动端与风扇端。由于驱动端的数据更全面且受其他部件及环境噪声的影响较小，本段落选择了该位置的振动数据作为研究对象。 实验所用数据涵盖了四种不同状态下的轴承故障情况：正常状态（Normal）、滚珠故障状态（Ball Fault, BF）、外圈故障状态（Outer Race Fault）以及内圈故障状态（Inner Race Fault）。每种状态下采集的数据又根据不同的故障直径和负载大小进行了分类。
     
  • Matlab精度验证代码-Stokes2D：基于边界积分方程的二维Stokes流动模拟代码
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    Matlab精度验证代码-Stokes2D是一款用于二维斯托克斯流体动力学问题求解的软件工具，采用边界积分方程方法进行精确建模与计算。该代码适用于科研人员及工程师研究低雷诺数下的流动现象。 这段文字描述了一个用于求解斯托克斯方程的MATLAB代码，采用了边界积分方法。其主要特点包括：封闭流体系统利用Power-Miranda公式结合FMM（快速多极展开）技术进行高效计算；周期性域则通过频谱Ewald方法来加速无穷级数的计算过程。此外，该代码还支持单层电势评估，并对单层和双层边界积分方程进行了处理。
     
  • MATLAB精度验证代码-Person-Re-Identification: 重构用于身份识别的MATLAB代码，以便于从两个不同...
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    这段代码是为重构成熟的身份识别算法而设计的，使用MATLAB语言编写，旨在提高跨摄像头环境下行人重新识别的准确性和效率。通过细致的精度验证过程确保了其可靠性和实用性。 在MATLAB环境中进行精度检验的代码用于人员重新识别任务。该任务旨在从两个不同摄像机获取两幅行人图像，并通过比较来判断这两张图像是不是同一个人。 解决此问题的一种直接方法是，首先获得查询图片与推断匹配的图片，然后定义一个二值分类器，这个分类器会报告两张图像是同一人（标记为+1）还是不同的人（标记为-1）。为了训练人员重新识别系统，需要准备多对人的图像数据集。其中一部分是对同一个人的不同照片进行配对（标注为+1），而另一部分则是两个完全不同的人的照片组合（标注为-1）。 在此项目中，任务是实现人员再标识功能，并使用名为“personre-idtest.mat”和“personre-idtrain.mat”的文件作为数据来源。首先加载图像对，然后将每个图像调整至尺寸为128x64像素大小并提取HoG（方向梯度直方图）特征。 在该项目的脚本中，训练了一个分类器（支持向量机SVM），用于预测任意两张人像图片之间的相似性是否相同或不同，并且评估了模型的整体准确性。此任务已应用多种方法来实现人员再识别功能，包括使用HOG特征、颜色直方图以及通过预先训练的AlexNet网络提取到的深层特征等技术手段。