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基于LSTM的空中目标意图识别-Keras源码及数据集.zip

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简介：
本资源包含利用Keras框架与长短期记忆网络（LSTM）模型进行空中目标意图识别的研究代码和相关数据集，适用于深度学习领域中对飞行器行为预测感兴趣的科研人员和学生。 基于LSTM循环神经网络的空中目标意图识别使用Python 3.7.6编程语言开发，并在Anaconda集成开发环境中实现。模型通过Python的keras 2.3.0库构建，数据集为SCENARIO_DATA_UTF8.zip。其中，getData()函数负责从xml文件中读取并处理成相应的数据序列及标签序列；参数data_length决定了所生成的数据序列长度。辅助函数getDocumentList()用于支持getData()进行数据的提取工作。modelLSTM()则构建了一个最基础的循环神经网络模型，并使用了基本类型的LSTM单元。

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  • 基于LSTM的空中目标意图识别-Keras源码及数据集.zip
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    本资源包含利用Keras框架与长短期记忆网络（LSTM）模型进行空中目标意图识别的研究代码和相关数据集，适用于深度学习领域中对飞行器行为预测感兴趣的科研人员和学生。 基于LSTM循环神经网络的空中目标意图识别使用Python 3.7.6编程语言开发，并在Anaconda集成开发环境中实现。模型通过Python的keras 2.3.0库构建，数据集为SCENARIO_DATA_UTF8.zip。其中，getData()函数负责从xml文件中读取并处理成相应的数据序列及标签序列；参数data_length决定了所生成的数据序列长度。辅助函数getDocumentList()用于支持getData()进行数据的提取工作。modelLSTM()则构建了一个最基础的循环神经网络模型，并使用了基本类型的LSTM单元。
     
  • 基于GRU的空中目标意图识别循环神经网络-Keras源码及数据集.zip
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    本资源提供了一种基于GRU（门控递归单元）的深度学习模型，用于空中目标意图识别。采用Keras框架实现，并包含相关训练数据集，助力研究人员快速搭建实验环境。 该程序使用GRU循环神经网络进行空中目标意图识别，并通过Python 3.7.6编写实现。开发环境为Anaconda，其中的循环神经网络模型由keras 2.3.0库创建。数据集名为SCENARIO_DATA_UTF8.zip。代码能够生成损失函数曲线和精确度曲线，并允许用户自定义修改梯度下降方法及选择不同的损失函数。
     
  • 基于改进GRU（含注意力机制）的循环神经网络用于空中目标意图识别-Keras源码及数据集与程序说明.zip
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    本资源提供了一种利用改进后的门控递归单元（GRU）结合注意力机制，对空中目标进行意图识别的方法。采用Keras框架实现，并附带详细的数据集和使用说明文档。适合研究深度学习在军事或航空领域的应用者参考使用。 基于改进GRU（添加注意力机制）的循环神经网络用于空中目标意图识别的项目包含kereas源码、数据集及程序说明，采用Python 3.7.6编写，并在Anaconda集成开发环境中运行。模型使用keras 2.3.0库实现。 该项目的数据集为SCENARIO_DATA_UTF8.zip。其中getData()函数负责读取xml文件并将其处理成数据序列和对应的标签序列；参数data_length决定了所生成的序列长度，而getDocumentList()函数则用于辅助进行数据读取操作。modelAttentionAfterGRU()实现了在GRU层之后添加注意力机制的模型结构，同时modelAttentionBiLSTM()实现的是在双向GRU层后加入注意力机制的设计。 项目中定义了全局变量INPUT_DIM来表示输入特征的数量；TIME_STEPS被设定为500，代表序列数据进入神经网络时的时间步长长度。主函数提供了一个示例流程：读取所需的数据集、划分训练集与测试集，并进行多次模型训练以实施交叉验证。此外还计算了加权错误率（Weighted Error Rate）以及整个训练过程所花费的总时间，从而评估模型性能和效率。
     
  • 基于Keras的多层LSTM数据集实现
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    本项目使用Python的Keras库构建并训练了多个深层长短时记忆网络（LSTMs），以优化特定数据集上的性能。 基于Keras多层LSTM实现数据集的代码可以在相关博客文章中找到。该文章详细介绍了如何使用Python深度学习库Keras构建一个多层长短时记忆网络（LSTM）模型，并应用于特定的数据集处理任务中。通过多层次结构的设计，可以有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和复杂模式，从而提高预测精度或分类准确性。
     
  • 基于PyTorch的卷积神经网络RMB图像识别项目源码及数据集.zip
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    本资源提供了一个使用PyTorch实现的卷积神经网络项目，专注于人民币（RMB）图像的识别任务，并包含相应的数据集和完整代码。适合深度学习与计算机视觉的学习研究。 此项目为基于卷积神经网络的人民币图像识别系统，使用Python中的PyTorch框架实现。该设计已由导师指导并通过评审，获得了98分的高分评价。该项目旨在帮助计算机相关专业学生完成毕业设计或课程作业，并提供实战练习机会。 资源包含： - 详细的源代码 - 训练好的模型文件 - 相关的数据集 适合对象包括正在撰写毕设的学生及希望进行项目实践的学习者，同样适用于课程设计和期末大作业的参考。
     
  • 《目标检测》停车场空位识别数据集
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    本数据集专注于停车场空位识别，包含大量车辆停放及空置区域标注图像，旨在推动智能交通系统中目标检测技术的发展与应用。 该数据集包含YOLO与VOC格式的停车场空位识别内容，适用于多种模型训练如YOLO系列、Faster R-CNN 和 SSD 等。它包括两个类别：space-empty（停车位为空）和 space-occupied（停车位被占用）。文件中包含了图片、txt 标签以及指定类别的yaml 文件，并且还包括了xml标签。数据集已经将图片和txt标签划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9 和 YOLOv10等算法的训练。 由于资源超过1G，已上传至百度网盘，并提供了永久有效的链接。
     
  • 基于Keras ResNet34的车牌识别项目.zip
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    本项目为一个使用Python编程语言和深度学习框架Keras实现的车牌识别系统，核心模型采用ResNet34网络结构。通过训练大量车牌图像数据，该项目能够准确高效地识别不同类型的车牌信息，在智能交通、安全监控等领域具有广泛的应用前景。 在本项目中，我们探讨了基于Keras框架的ResNet34模型在车牌识别中的应用。ResNet（残差网络）是深度学习领域的一个重要里程碑，在图像分类任务中表现出色。它通过引入“残差块”解决了深度神经网络训练时的梯度消失问题，使得构建更深层的模型成为可能，并且保持了较好的训练效果。 ResNet34属于ResNet系列中的一个变体，包含34层结构，相较于复杂程度更高的ResNet50或101版本而言计算量较小，适合资源有限的应用环境。在车牌识别任务中，该模型能够捕捉图像中的复杂特征，并有效区分不同类型的车牌。 项目描述还提到了“人工智能-深度学习-Xception”，Xception是另一款改进自Inception网络的深度学习模型。尽管本项目的重点在于使用ResNet34，但了解Xception有助于扩大对深度学习的理解范围。Xception采用的是“深度可分离卷积”技术来提高计算效率，通过将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积的方式减少参数数量，并且保持了模型的性能。 在此项目中，“License-Plate-Recognition-Items-master”应包含以下内容： 1. 数据集：该项目可能包括用于训练和验证车牌图像的数据集。数据预处理步骤将涉及如翻转、旋转等图像增强技术，以及归一化与对齐操作，以确保模型能够应对各种实际场景中的车牌图片。 2. 模型架构：项目中应提供ResNet34的实现代码，并可能已经在此基础上进行了ImageNet上的预训练。在进行微调时，则将其应用于车牌识别任务上。输出层可能是全连接层，用于分类图像中的字符或整个车牌。 3. 训练脚本：该项目将包含训练模型所需的代码，其中包括损失函数（例如交叉熵）、优化器的选择（如Adam），以及关于批大小、学习率调度策略等的设置信息。 4. 评估与测试：项目可能包括了对验证集和测试集合进行性能评估的结果。此外，还可能会有一个演示部分来展示如何使用训练完成后的模型识别新的车牌图像。 5. 配置文件：该项目中可能存在配置文件（如 YAML 或 JSON），记录实验超参数以便于复现结果。 6. 文档说明：项目文档可能介绍项目的背景、目标和技术实施步骤，并提供解决问题的建议和方案。 7. 结果可视化：通过TensorBoard或其他工具展示训练过程中的损失与精度曲线，帮助理解模型收敛情况。 通过对该项目的研究，不仅可以掌握ResNet34在实际应用中的一些技巧，还能了解到深度学习模型在图像识别任务上的最佳实践方法。同时对比分析ResNet34和Xception的差异，则有助于深入理解这两种网络结构的设计理念。
     
  • 基于传统与深度学习方法的意图识别Python代码及数据集.zip
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    本资料包包含了一系列用于实现和测试基于传统机器学习算法以及深度学习技术的意图识别系统的Python代码和相关训练数据。通过整合多种特征提取技术和模型架构，该资源旨在为研究者和开发者提供一个全面的平台，以探索和完善自然语言处理任务中的意图理解能力。 【资源介绍】 本项目提供了基于传统方法和深度学习方法的意图识别Python源码、数据集及项目说明。 快速开始 --- **数据集** - ATIS：英文数据集，包含4978条训练样本和888条测试样本，共22个类别。 - SNIPS：英文数据集，包括13784条训练记录和700条测试记录，涉及7个类别。 **传统方法实现** - SVM ``` python -u train.py -dd {日期} ``` - LR（逻辑回归） ``` python -u train.py -dd {日期} ``` - Stack-Propagation ``` python -u train.py -dd {日期} ``` **Bi-model with decoder** ``` python -u train.py ``` **深度学习方法实现** - Bi-LSTM（双向长短时记忆网络） ``` python -u train.py ``` - JointBERT ``` python -u main.py --task {日期} --model_dir {模型目录} ``` - ERNIE ``` python -u train.py --task {日期} --model_dir {模型目录} ``` **测试** 在测试阶段，会输出训练时间等信息。
     
  • MNIST手写输入识别的小案例源码及Keras版本数据集（基于卷积）
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    本项目提供了一个使用Keras框架和MNIST数据集进行手写数字识别的简单示例代码。通过卷积神经网络实现，适合深度学习初学者实践与理解CNN在图像分类中的应用。 这是20年9月份早期做的一个实验，在该实验中对数据集提取方法进行了重写。在loadMnist.py文件内需要进行相应的更改，请将其中的绝对路径替换为你的下载位置，然后运行CNN_mnist.py。同样地，CNN_Mnist.py 文件中的绝对路径也需要修改为你当前目录所在的绝对路径。之所以必须使用绝对路径是因为我在覆盖数据集提取方法时采用了绝对路径匹配的方式。（具体需要修改的位置已在注释中进行了标注）。