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基于MATLAB的MLP多层感知机多特征分类预测（含完整源码及数据）

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简介：
本项目利用MATLAB开发了一种基于MLP（多层感知机）的算法模型，用于处理和分析复杂的数据集，并进行高效的多特征分类与预测。提供完整的源代码以及相关测试数据，便于学习与实践。 MATLAB实现MLP多层感知机多特征分类预测（完整源码和数据）。该数据包含多个特征进行分类，输入15个特征，分为四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求为MATLAB 2018b及以上版本。

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  • 基于MATLAB的MLP多层感知机多特征分类预测（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB开发了一种基于MLP（多层感知机）的算法模型，用于处理和分析复杂的数据集，并进行高效的多特征分类与预测。提供完整的源代码以及相关测试数据，便于学习与实践。 MATLAB实现MLP多层感知机多特征分类预测（完整源码和数据）。该数据包含多个特征进行分类，输入15个特征，分为四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求为MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的MLP多层感知机多输入回归预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一个用于回归预测的多层感知机(MLP)模型，适用于处理多输入数据。提供了完整的代码和所需的数据集，便于研究与应用。 MATLAB实现MLP多层感知机的多输入回归预测（包含完整源码和数据）。数据为多输入回归类型，具有7个特征和1个输出变量。程序乱码问题可能是由于版本不一致导致，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。
     
  • 基于MATLAB的MLP多层感知机时间序列预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB开发，实现了一种基于MLP多层感知机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，便于学习与研究。 使用MATLAB实现MLP多层感知机进行单变量时间序列预测的完整源码和数据。由于版本不一致导致程序出现乱码问题，可以将文件用记事本打开并复制代码内容。建议运行环境为MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的CNN-SVM多特征分类预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB开发，结合卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)，实现图像或信号的多特征高效分类预测，并提供完整代码和实验数据。 MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）。数据为包含12个输入特征的多类别分类问题，分为四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致，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。
     
  • 基于MATLAB的SVM多特征分类预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB实现支持向量机(SVM)算法进行多特征分类与预测，并提供完整的源代码和相关数据集，适合机器学习研究与应用。 MATLAB实现SVM支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）：数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类。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。
     
  • 基于MATLAB的RF随机森林多特征分类预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目利用MATLAB开发了RF随机森林算法用于多特征分类预测，并提供了完整的源代码和相关数据集。 MATLAB实现RF随机森林多特征分类预测（完整源码和数据）：使用15个输入特征进行四类分类的RF随机森林模型。要求运行环境为MATLAB2018b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的CNN-LSTM网络多特征分类预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB开发，结合CNN与LSTM模型进行多特征分类预测，提供完整的代码和数据集，适用于深度学习研究和应用。 MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多特征分类预测（完整源码和数据）。数据包含15个输入特征，并分为四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致，可以用记事本打开并复制到文件中解决此问题。运行环境为MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的LSTM-Attention与LSTM多特征分类预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB开发，实现了结合注意力机制的长短期记忆网络(LSTM-Attention)和传统LSTM模型，用于多特征的数据分类与预测，并提供完整的代码和相关数据集。 MATLAB实现LSTM-Attention和LSTM多特征分类预测（完整源码和数据）： 1. 实现了LSTM-Attention及标准LSTM的分类预测。 2. 包括注意力机制下的Attention-LSTM分类预测功能。 3. 使用Matlab编写，能够生成分类效果图以及混淆矩阵图。 4. 支持多特征输入单输出的二分类和多分类模型。程序内注释详细，只需替换数据即可运行。 5. 运行环境为MATLAB 2020及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的CNN卷积神经网络多特征分类预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB实现CNN模型，用于多特征分类预测，并提供完整的源代码和数据集，方便学习与研究。 使用MATLAB实现CNN卷积神经网络进行多特征分类预测的数据集包含15个输入特征，并分为四类。运行环境要求为MATLAB 2018b及以上版本，CNN的基本结构包括输入层、卷积层、池化层（也称为取样层）、全连接层及输出层。
     
  • 基于Matlab的逻辑回归多特征分类预测实现（含完整代码及数据）
    优质
    本项目使用MATLAB实现了逻辑回归算法，用于处理多个特征的数据集分类预测问题，并提供了完整的源代码和测试数据。 使用Matlab实现基于逻辑回归的多特征分类预测功能，包括二分类及多分类模型（附完整程序和数据）。该程序能够处理多个输入特征，并将结果分为四类。运行环境要求为Matlab 2018及以上版本。此项目基于逻辑回归算法开发。