JCR一区 | Matlab实现GAF-PCNN、GASF-CNN、GADF-CNN的多特征输入数据分类预测/故障诊断
原创
2024-06-26 16:32:19
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1.常规PCNN，采用kin的连接权矩阵，并固定参数beta = 0.2 alph = 0.22 Ve = 50周期为15初次迭代，图像信息熵最大，但效果不是最好的，在周期临界位置的不同迭代次数有不同的分割效果，第11次迭代效果最好。因此通过信息熵来确定图像迭代次数的算法应对信息熵进行改进n = 0 &n
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2024-03-06 12:33:59
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分类预测 | Matlab实现GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道PCNN融合多头注意力机制的分类预测/故障识别
原创
2024-03-11 14:06:45
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要想学会打字，学会更快速准确的打字方法，那么电脑键盘指法练习是作为使用电脑的基本功，在初期养成正确的键盘指法十分重要，很多朋友由于初期没有养成正确键盘指法的习惯，导致后期习惯了错误的键盘指法，要更正已经相当困难了，掌握正确的键盘指法，对于后期快速打字操作十分必要，下面将教大家如何正确的做到键盘指法。键盘指法图：先按照下图***键盘指法图***基本手位方式摆放手指，***左右手食指分别在F,J键上可
SCI一区 | Matlab实现GAF-PCNN-MSA格拉姆角场和双通道PCNN融合注意力机制的多特征分类预测
原创
2024-03-04 14:17:03
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GAF-PCNN-BiLSTM、GASF-CNN-BiLSTM、GADF-CNN-BiLSTM的多特征分类预测/故障诊断
原创
2024-09-18 11:00:19
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文章目录一、超参数问题11、超参数：2、如何寻找好的超参数？二、超参数问题2综上所述三、超参数问题3搜索明可夫斯基距离相应的p;更多关于距离的定义：欧拉距离曼哈顿距离进一步推广可以发现其中有一定一致性明可夫斯基距离：（此时我们获得了一个新的超参数，这个超参数就是p）其他也有用相似度代替计算距离的方式：四、超参数问题4一、超参数问题11、超参数：在运行机器算法之前需要指定的参数，knn算法里面的k就
FPGA项目：之DDS信号发生器（概括介绍了FPGA设计DDS信号发生器） （项目中部分参考了网上FPGA程序设计）B站对应讲解视频链接DDS 基本原理 DDS(Direct Digital Synthesizer)即数字合成器，是一种新型的频率合成技术，具有相对带宽大，频率转换时间短、分辨率高和相位连续性好等优点，广泛应用于通信领域。DDS 的基本结构图如图所示。 图1 DDS基本结构图 其中相
PCN(Point Completion Network)Abstractlearning-based approach for shape completion(基于学习的方法)raw point cloud,PCN directly operates on raw point clouds without any structural assumption(直接作用于原始的点云上)AE des
Pan-GAN: An unsupervised pan-sharpening method for remote sensing image fusion（Pan-GAN: 一种用于遥感图像融合的无监督pan-锐化方法）遥感图像融合中的Pan-sharpening（泛锐化）是指通过融合全色图像和低分辨率的多光谱图像来获得高分辨率的多光谱图像。 最近，基于卷积神经网络 (CNN) 的泛锐化方法已经
这篇介绍一下损失函数在医学图像分割问题中的应用。1. 损失函数在医学图像分割中的应用上一篇文章中我们讨论了标准的交叉熵损失函数及其加权版本，这些损失函数也都广泛应用在医学图像分割问题中。但是针对大背景中的小前景对象分割问题（常见于医学图像，典型的类别不平衡），基于重叠度的损失函数（例如Dice Loss），优化效果要好于原始的交叉熵损失函数。医学图像种类丰富，具体的分割问题可以加入先验知识来提高优
paper：: Real-Time Rotation-Invariant Face Detection with Progressive Calibration Networks（基于渐进校准网络的实时旋转不变人脸检测）link：PCN papercode：https://github.com/Jack-CV/PCN-FaceDetection摘要旋转不变人脸检测当前面临的问题：
检测在平面
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2024-07-20 07:21:04
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概述该系列主要是复现一些经典的网络结构与顶会论文的网络结构，我一开始看论文，以为看到网络结构和了解结构原理后，就完全学到了这篇论文的精髓，谁知，等到自己想要用这个网络结构时，无法打通理解与代码复现的这一步，这就导致我在科研或者工作时的束手无措，因此，我就决定探究如何将一篇论文中的结构和论文中的公式用代码的形式复现出来。 深度学习框架：tensorflow2.0 ，numpy。 语言：python。
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2024-03-22 19:17:27
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swf转gaf使用方法1.打开页面：http://gafmedia.com/2.注册一个帐号3.点击新建工击转换8. 点击下载swf文件
原创
2023-04-27 11:50:05
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周末偷偷卷核心！GAF-PCNN-LSTM、GASF-CNN-LSTM、GADF-CNN-LSTM的多特征分类预测/故障诊断
原创
2024-10-11 16:45:03
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GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道卷积网络融合多头注意力机制多特征分类预测
PCN的结构模型 PCN的技术支柱有3个，一是数字无线入网技术；二是扩展频谱通信技术；三是以光纤为基础的智能通信网。 数字无线入网技术通过GSM、D-AMPS等系统的研究，各项关键技术均已解决。扩展频谱通信技术目前引起人们最大兴趣的是码分多址（CDMA）技术。它 除了拥有扩展频谱通信技术固有的一些优点外，如抗干扰性好，信息隐蔽，信息保密等，最大的优点是因为CDMA比现行的技术如时分多址有更大的容量
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2024-03-17 13:55:46
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function Fused=Dual_PCNN(Ahigh,Bhigh,Abeta,Bbeta) SF_Ahigh =SF(abs(Ahigh)); SF_Bhigh = SF(abs(Bhigh)); [p1,q1]=size(Ahigh); [p2,q2]=size(Bhigh); if(p1~=p2||q1~=q2) error('The size of image A
原创
2014-03-12 16:48:00
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最近在做深度学习的目标检测方向，评价指标涉及mAP，Precision，Recall等指标。真可谓 剪不断，理还乱索性总结了下机器学习和深度学习常见的评价指标，包括有真阳性率 True Positive(TP)、 假阳性率 False Positive(FP)、 真阴性率 True Negative(TN)、 假阴性率 Fause Negative(FN)、 总体精度 Overall Accur
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2024-08-27 14:28:56
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