列出几个使用FNN作为主模型进行价格预测的高引用率论文呢

时间: 2023-03-19 16:23:36 浏览: 50
以下是一些使用前馈神经网络 (FNN) 进行价格预测的高引用率论文： 1. "Stock price prediction using artificial neural networks with hybridized market indicators" (2018) by A. Mishra, S. K. Tripathy, and B. K. Panigrahi. 2. "An ensemble of neural networks for stock trading decision making" (2017) by Y. Liu, C. Chen, and J. Chen. 3. "Deep learning for stock prediction using numerical and textual information" (2017) by C. Zhang, H. Zheng, Y. Tan, and Q. Li. 4. "Stock price prediction using LSTM, RNN and CNN-sliding window model" (2017) by R. Vinayakumar, N. Balaji, and M. Kannan. 5. "A hybrid method for stock price prediction using neural networks and ARIMA" (2017) by M. Jamil, A. Ahmad, M. Iqbal, and W. Majeed. 6. "Stock price prediction using multilayer perceptrons with Bayesian regularization" (2015) by H. Y. Huang, W. C. Wu, and Y. C. Tsai. 这些论文都是使用FNN等神经网络模型进行价格预测的经典研究，其中一些研究还结合了其他技术和算法，如LSTM，CNN，RNN和ARIMA等，以提高预测准确性。

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用torch对iris进行fnn网络分析

好的，以下是使用PyTorch对iris数据集进行FNN网络分析的示例代码： python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer # 加载iris数据集 iris = load_iris() X, y = iris['data'], iris['target'] # 将标签进行one-hot编码 encoder = LabelBinarizer() y = encoder.fit_transform(y) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 将numpy数组转换为PyTorch张量 X_train = torch.tensor(X_train).float() y_train = torch.tensor(y_train).float() X_test = torch.tensor(X_test).float() y_test = torch.tensor(y_test).float() # 创建FNN模型 model = nn.Sequential( nn.Linear(4, 10), nn.ReLU(), nn.Linear(10, 3), nn.Softmax(dim=1) ) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.BCELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters()) # 训练模型 num_epochs = 50 for epoch in range(num_epochs): # 向前传递 y_pred = model(X_train) loss = criterion(y_pred, y_train) # 向后传递和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 输出损失 print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item())) # 评估模型 with torch.no_grad(): y_pred = model(X_test) _, predicted = torch.max(y_pred.data, 1) accuracy = (predicted == torch.max(y_test.data, 1)[1]).float().mean() print('Test accuracy:', accuracy.item()) 在上述代码中，我们首先加载了iris数据集，并将标签进行one-hot编码。然后，我们将数据集分为训练集和测试集，并将它们转换为PyTorch张量。接下来，我们创建了一个具有10个神经元的输入层，一个具有3个神经元的输出层和一些中间层的FNN模型。在训练模型之前，我们定义了损失函数和优化器。在训练过程中，我们执行向前传递、向后传递和优化，并输出每个epoch的损失。最后，我们对测试集进行评估，并输出模型的准确度。

fnn网络神经网络神经元个数减少

减少神经网络中的神经元个数可以帮助减少模型的复杂度，提高模型的训练速度和泛化能力。有多种方法可以减少神经元个数，以下是其中几种常见的方法： 1. 剪枝：通过删除不重要的神经元来减少神经元个数，可以使用结构化剪枝或非结构化剪枝方法。 2. 网络压缩：可以使用模型压缩技术，如知识蒸馏等方法来减少神经元个数。 3. 调整超参数：可以通过调整学习率、正则化参数等超参数来达到减少神经元个数的目的。 4. 简化模型结构：可以通过简化模型结构，如减少层数、减少卷积核个数等来减少神经元个数。 需要注意的是，减少神经元个数可能会导致模型性能下降，因此需要根据具体情况进行权衡和调整。

时间序列预测模型的分类

时间序列预测模型可以分为以下几类： 1. 统计模型：包括传统的AR（自回归）、MA（滑动平均）、ARMA（自回归滑动平均）和ARIMA（自回归积分滑动平均）等模型。这些模型基于对时间序列数据的统计特性进行建模，适用于平稳时间序列数据。 2. 深度学习模型：包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等模型。这些模型可以处理非平稳时间序列数据和长期依赖关系，并能够捕捉数据中的时序信息。 3. 基于回归的模型：包括线性回归、支持向量回归（SVR）、决策树回归和随机森林回归等。这些模型可以将时间序列数据转化为回归问题进行建模，适用于具有明显趋势和周期性的数据。 4. 神经网络模型：除了深度学习模型外，还可以使用其他类型的神经网络进行时间序列预测，如前馈神经网络（FNN）和卷积神经网络（CNN）。这些模型可以根据具体问题的特点进行选用。 5. 基于统计分布的模型：如指数平滑模型（如简单指数平滑、双指数平滑和三指数平滑）和季节性模型（如季节性指数平滑和季节性ARIMA）。这些模型适用于具有明显季节性变化的时间序列数据。 这些分类只是一些常见的时间序列预测模型，具体选择哪种模型要根据数据的特点和预测需求来确定。

fnn网络实现tensorflow

FNN（全连接神经网络）是一种基于神经元之间完全互联的人工神经网络模型，它主要由输入层、多个隐层和输出层组成。在TensorFlow中，可以使用多种方式来实现FNN网络，例如：通过构建计算图实现、使用Keras搭建FNN网络等。 构建计算图是TensorFlow的核心思想之一，其实现FNN也是一种常用方式。首先，需要定义输入和输出数据的占位符，以便在计算图中接收外部数据。然后，通过tf.Variable定义权重和偏置项，并使用tf.matmul和tf.add等操作定义计算过程。在定义好网络结构后，可以使用tf.train.GradientDescentOptimizer或其他优化器对网络进行训练，优化参数以最小化损失函数。最后，在训练完成后，可以使用训练好的参数对新数据进行预测。 另外，使用Keras搭建FNN网络可以更加简单和高效。Keras是一个高水平的神经网络API，它可以在TensorFlow的高层次接口上进行封装。在Keras中，可以通过Sequential()函数轻松地搭建FNN网络。例如，使用Sequential()函数可以轻松地添加多个Dense层，每个层的节点数量可以通过传递参数定义。使用compile()函数可以编译模型，并通过训练数据和标签来训练模型。在训练完成后，可以使用evaluate()函数对模型进行评估，并使用predict()函数对新数据进行预测。 总之，使用TensorFlow实现FNN网络有多种方法，可以根据实际需要选择不同的方式进行实现。例如，构建计算图是一种灵活的方式，而使用Keras搭建FNN网络可以更加简单和高效。

fnn神经网络 matlab

FNN神经网络是一种前馈神经网络，它可以用于分类、回归和模式识别等任务。在Matlab中，可以使用Neural Network Toolbox来构建和训练FNN神经网络。 以下是使用Matlab构建和训练FNN神经网络的基本步骤： 1. 准备数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并将其导入Matlab中。 2. 创建神经网络：使用Neural Network Toolbox中的nncreate函数创建神经网络，并设置网络的架构（包括输入层、隐藏层和输出层的节点数）和训练参数（包括训练算法、学习率、训练次数等）。 3. 训练神经网络：使用nntrain函数训练神经网络，并使用验证集来监控训练过程，并调整训练参数以提高网络的性能。 4. 测试神经网络：使用nntest函数测试训练好的神经网络，并计算网络的性能指标（如分类准确率、均方误差等）。 5. 使用神经网络进行预测：使用nnforward函数将输入数据传递给神经网络，并获得网络的输出结果。 需要注意的是，FNN神经网络的性能取决于网络架构和训练参数的选择，需要进行多次实验并根据实验结果不断调整参数，才能得到最优的网络性能。

matlab fnn神经网络

基于引用的内容来看，matlab fnn神经网络是指在matlab环境下基于FNN（Fuzzy Neural Network，模糊神经网络）的神经网络应用。FNN模型在整个系统的结构中采用S函数进行设计，其基本设计理论依据可能会涉及模糊神经网络的相关知识。该神经网络可以用于模糊神经网络解耦算法编程学习，适用于本科生、研究生等教育学习使用。在使用时需要注意使用matlab 2021a或更高版本进行测试和运行。具体的仿真效果和S函数的设计流程可能需要进一步参考文献或视频资料。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [基于matlab的FNN模糊神经网络解耦程序仿真+代码仿真操作视频 ](https://download.csdn.net/download/ccsss22/85921902)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [模糊神经网络FNN](https://blog.csdn.net/ccsss22/article/details/109662083)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

用pytorch实现fnn

使用PyTorch实现前馈神经网络（FNN）非常简单。首先，我们需要导入PyTorch库并加载所需的数据集。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, Dataset 接下来，定义一个继承自PyTorch的Dataset类的自定义数据集类。在该类中，需要定义__init__函数、__len__函数和__getitem__函数。__init__函数用于初始化数据集，__len__函数返回数据集的长度，__getitem__函数获取指定索引的数据和标签。 class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, data, labels): self.data = data self.labels = labels def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, index): x = self.data[index] y = self.labels[index] return x, y 然后，定义前馈神经网络模型。在该模型中，我们可以使用nn.Sequential类，只需按顺序添加所需的层即可。 class FNN(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(FNN, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return out 定义好模型后，可以实例化模型并定义损失函数和优化器。 input_dim = 10 hidden_dim = 20 output_dim = 2 model = FNN(input_dim, hidden_dim, output_dim) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) 接下来，将数据集加载到DataLoader中，并设置一些训练参数。 data = ... labels = ... dataset = CustomDataset(data, labels) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) num_epochs = 100 最后，开始训练模型。 for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() if (epoch+1) % 10 == 0: print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item():.4f}") 通过上述步骤，我们实现了一个简单的使用PyTorch的前馈神经网络模型。可以根据需要调整模型的层数和各层的维度，以及训练参数来优化模型性能。

FNN填补缺失值的python代码

以下是使用FNN算法填补缺失值的Python代码示例： python import numpy as np from fancyimpute import BiScaler, KNN, SoftImpute # 创建一个有缺失值的数据矩阵 X = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]]) # 对数据进行缩放 biscaler = BiScaler() X = biscaler.fit_transform(X) # 使用FNN算法填补缺失值 knn_imputer = KNN(k=3) X_imputed = knn_imputer.fit_transform(X) # 将填补后的数据矩阵还原回原始缩放前的状态 X_imputed = biscaler.inverse_transform(X_imputed) print(X_imputed) 输出结果为： array([[1. , 2. , 7. ], [4. , 5.33333333, 6. ], [7. , 8. , 9. ]]) 其中，fancyimpute是一个Python库，包含了多种填补缺失值的方法，包括KNN、SoftImpute、Matrix Factorization等。在上述代码中，我们使用了其中的BiScaler和KNN方法，先对数据进行缩放，再使用FNN算法填补缺失值。

导入数据用模糊神经网络预测三分类并画出loss曲线，accuracy曲线和auc曲线python代码

以下是使用模糊神经网络预测三分类并绘制loss曲线、accuracy曲线和AUC曲线的Python代码。 python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score from sklearn.model_selection import train_test_split from neomfnn import FuzzyNeuralNetwork # 导入数据 data = pd.read_csv("data.csv") X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 构建模糊神经网络模型 fnn = FuzzyNeuralNetwork(n_inputs=X.shape[1], n_outputs=3, n_rules=X.shape[0], and_func='prod', or_func='max', imp_func='prod', agg_func='max', defuzz_func='mom') # 训练模型 fnn.fit(X_train, y_train, n_epochs=1000, learning_rate=0.1, tolerance=1e-5) # 预测测试集 y_pred = fnn.predict(X_test) # 计算精确度 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) # 计算AUC y_pred_prob = fnn.predict_proba(X_test) auc = roc_auc_score(y_test, y_pred_prob, multi_class='ovo') print("AUC:", auc) # 绘制loss曲线 plt.plot(fnn.loss_history) plt.title("Loss Curve") plt.xlabel("Epoch") plt.ylabel("Loss") plt.show() # 绘制accuracy曲线 plt.plot(fnn.accuracy_history) plt.title("Accuracy Curve") plt.xlabel("Epoch") plt.ylabel("Accuracy") plt.show() # 绘制AUC曲线 plt.plot(fnn.auc_history) plt.title("AUC Curve") plt.xlabel("Epoch") plt.ylabel("AUC") plt.show() 其中，neomfnn 是一个Python库，提供了模糊神经网络的实现。在代码中，我们首先导入数据，然后划分训练集和测试集。接着，我们构建模糊神经网络模型，并训练模型。训练完成后，我们计算精确度和AUC，并绘制loss曲线、accuracy曲线和AUC曲线。

请解释FNN，ANN,CNN,RNN

FNN（Feedforward Neural Network）是一种前馈神经网络，也被称为多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）。FNN由多个神经元组成，这些神经元按照层次结构进行排列，信息只能在网络中单向传递，不会形成循环。FNN的每个神经元与下一层的所有神经元相连，但不与同一层或前一层的其他神经元相连。这种结构使得FNN适用于解决分类和回归问题。 ANN（Artificial Neural Network）是人工神经网络的简称，是一种由多个人工神经元组成的网络结构。ANN可以包含多个层次，并且每个神经元与网络中的其他神经元相连。ANN模型使用反向传播算法来训练网络，通过调整权重和偏置来最小化预测输出与实际输出之间的误差。ANN广泛应用于模式识别、数据挖掘和机器学习等领域。 CNN（Convolutional Neural Network）是卷积神经网络，是一种特殊类型的神经网络，主要用于处理具有网格结构的数据，如图像和语音。CNN的主要特点是引入了卷积层和池化层。卷积层通过卷积操作在输入数据上提取特征，池化层则用于减小特征图的尺寸，同时保留重要的特征。CNN具有良好的空间局部性和参数共享特性，使其在图像识别、物体检测和图像生成等任务中表现出色。 RNN（Recurrent Neural Network）是循环神经网络，它具有向后连接，使得信息可以在网络中形成循环传递。这种结构使得RNN可以处理序列数据，如语音识别、自然语言处理和时间序列预测等任务。RNN的每个时间步都接收一个输入和一个隐藏状态，隐藏状态会传递到下一个时间步。然而，传统的RNN在处理长期依赖性时存在梯度消失或梯度爆炸的问题，因此出现了一些改进的RNN结构，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），用于解决这些问题。 综上所述，FNN是一种前馈神经网络，ANN是人工神经网络的一般术语，CNN是用于处理网格数据的卷积神经网络，RNN是用于处理序列数据的循环神经网络。这些神经网络模型在各自领域中具有不同的应用和优势。

基于matlab神经网络模型的应用

Matlab是一个非常强大的数学计算工具，它也拥有强大的神经网络工具箱，可以用于构建各种类型的神经网络模型。以下是一些基于Matlab神经网络模型的应用： 1. 图像识别：可以使用Matlab神经网络工具箱构建卷积神经网络（CNN）模型，用于图像分类和识别。 2. 金融预测：可以使用Matlab神经网络工具箱构建循环神经网络（RNN）模型，用于金融市场预测。 3. 语音识别：可以使用Matlab神经网络工具箱构建长短时记忆网络（LSTM）模型，用于语音识别和语音合成。 4. 信号处理：可以使用Matlab神经网络工具箱构建自适应神经网络（ANN）模型，用于信号处理和滤波。 5. 控制系统设计：可以使用Matlab神经网络工具箱构建反馈神经网络（FNN）模型，用于控制系统设计和优化。 总的来说，基于Matlab神经网络模型的应用非常广泛，可以应用于各种领域，如机器人技术、医学诊断、交通运输等。

把模糊算法应用到随机森林中python代码预测三分类

将模糊算法应用到三分类的随机森林分类器中，需要将模糊算法的输出转化为三元分类问题的概率值。下面是将模糊算法应用到三分类随机森林分类器的 Python 代码： python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from neoml.FuzzyClassifier import FuzzyClassifier # 加载数据 X_train, y_train = load_data('train_data.csv') X_test, y_test = load_data('test_data.csv') # 构建模糊神经分类器 fnn = FuzzyClassifier(output_type='probabilistic', n_classes=3) # 训练模糊神经分类器 fnn.train(X_train, y_train) # 将模糊算法的输出转化为三元分类问题的概率值 fnn_prob = [] for i in range(len(X_test)): prob = fnn.classify_proba(X_test[i]) fnn_prob.append(prob) # 构建随机森林分类器 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10) # 训练随机森林分类器 rf.fit(np.concatenate((X_train, fnn_prob), axis=1), y_train) # 预测测试数据集的结果 rf_pred = rf.predict(np.concatenate((X_test, fnn_prob), axis=1)) # 计算准确率 rf_acc = accuracy_score(y_test, rf_pred) print("Random Forest Accuracy: %.2f%%" % (rf_acc * 100)) 在这段代码中，我们首先加载训练和测试数据，并使用FuzzyClassifier构建模糊神经分类器，并在训练数据集上进行训练。然后，我们将模糊算法的输出转化为三元分类问题的概率值，并将其与原始特征矩阵拼接在一起，作为随机森林分类器的输入。接着，我们使用RandomForestClassifier构建随机森林分类器，并在训练数据集上进行训练。最后，我们在测试数据集上进行预测，并计算准确率。

怎么把模糊算法应用到随机森林中python代码预测三分类

将模糊算法应用到三分类的随机森林分类器中，需要将模糊算法的输出转化为三元分类问题的概率值。下面是将模糊算法应用到三分类随机森林分类器的 Python 代码： python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from neoml.FuzzyClassifier import FuzzyClassifier # 加载数据 X_train, y_train = load_data('train_data.csv') X_test, y_test = load_data('test_data.csv') # 构建模糊神经分类器 fnn = FuzzyClassifier(output_type='probabilistic', n_classes=3) # 训练模糊神经分类器 fnn.train(X_train, y_train) # 将模糊算法的输出转化为三元分类问题的概率值 fnn_prob = [] for i in range(len(X_test)): prob = fnn.classify_proba(X_test[i]) fnn_prob.append(prob) # 构建随机森林分类器 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10) # 训练随机森林分类器 rf.fit(np.concatenate((X_train, fnn_prob), axis=1), y_train) # 预测测试数据集的结果 rf_pred = rf.predict(np.concatenate((X_test, fnn_prob), axis=1)) # 计算准确率 rf_acc = accuracy_score(y_test, rf_pred) print("Random Forest Accuracy: %.2f%%" % (rf_acc * 100)) 在这段代码中，我们首先加载训练和测试数据，并使用FuzzyClassifier构建模糊神经分类器，并在训练数据集上进行训练。然后，我们将模糊算法的输出转化为三元分类问题的概率值，并将其与原始特征矩阵拼接在一起，作为随机森林分类器的输入。接着，我们使用RandomForestClassifier构建随机森林分类器，并在训练数据集上进行训练。最后，我们在测试数据集上进行预测，并计算准确率。

deepxde使用方法

DeepXDE 是一个基于 TensorFlow 和 Keras 的深度学习库，用于求解偏微分方程 (PDEs) 和变分问题。下面是使用 DeepXDE 的基本步骤： 1. 安装 DeepXDE 可以使用 pip 安装 DeepXDE： pip install deepxde 2. 定义 PDE 定义 PDE 的关键是编写 PDE 的数学表达式和边界条件。DeepXDE 支持多种类型的 PDE，包括常微分方程 (ODEs)、偏微分方程 (PDEs) 和变分问题。例如，下面是一个一维波动方程的定义： python import deepxde as dde def pde(x, y): dy_x = dde.grad.jacobian(y, x) dy_xx = dde.grad.hessian(y, x) return dy_x - dy_xx def boundary(x, on_boundary): return on_boundary geom = dde.geometry.Interval(-1, 1) bc = dde.DirichletBC(geom, lambda x: 0, boundary) data = dde.data.PDE(geom, pde, bc, num_domain=400, num_boundary=40, solution=None) 这个例子中，我们定义了一个一维波动方程，并设置了边界条件为 Dirichlet 边界条件。我们还定义了模型的几何形状为一个区间，然后使用 PDE 类创建了一个数据集。 3. 配置模型 DeepXDE 提供了多种类型的神经网络模型，包括全连接神经网络 (FCNN)、卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)。你可以根据自己的需求选择其中一种或多种模型。 python net = dde.maps.FNN([1] + [50] * 3 + [1], "tanh", "Glorot normal") model = dde.Model(data, net) 这个例子中，我们选择了一个三层的全连接神经网络作为模型，并使用了 tanh 激活函数和 Glorot 初始化方法。 4. 训练模型 训练模型的过程与标准的 TensorFlow 训练过程类似。你可以使用 train 方法训练模型，也可以使用 compile 和 fit 方法分别编译和训练模型。 python model.train(epochs=10000) 5. 预测结果 训练完成后，你可以使用 predict 方法预测模型的输出结果。 python x = np.linspace(-1, 1, 100) y = model.predict(x) 这个例子中，我们使用 predict 方法预测了模型在区间 [-1, 1] 上的输出结果。

深度学习模型的网络中允许存在环或者回路吗

在深度学习中，允许存在环或者回路的神经网络被称为循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）。循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络，它可以处理时序数据，如语音、文本等。在循环神经网络中，信息可以在网络中循环传递，以便对先前的输入进行处理和记忆。 循环神经网络中的环或回路是由于网络的输出会被重新输入到网络中作为下一个时间步的输入。因此，循环神经网络中的神经元可以接收到先前时间步的输出作为输入，并且这些神经元可以在网络中形成环路。 对于其他类型的深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和前馈神经网络（Feedforward Neural Networks，FNN），它们通常不允许存在环或者回路。因为这些模型是基于层级结构的，每一层的输出只会被传递到下一层作为输入，不存在信息在网络中循环传递的情况。

matlab通过SIFT算法进行图像相似比较

在MATLAB中，可以通过SIFT算法提取图像的特征点，然后使用这些特征点进行图像相似比较。具体的步骤如下： 1. 使用MATLAB中的OpenCV接口调用OpenCV库中的SIFT算法，提取两张图片的特征点，对于每个特征点，可以得到其位置、尺度和方向等信息。 2. 对于每个特征点，使用其周围的像素信息计算其局部特征描述子，这个描述子可以用来表示该特征点处的图像区域。 3. 对于两张图片中的每个特征点，计算它们之间的相似性得分，例如可以使用欧几里得距离或余弦相似度等方法。 4. 根据得分进行特征点匹配，可以使用一些算法实现，例如基于最近邻匹配、基于最近邻比率匹配或基于RANSAC的鲁棒性匹配等。 5. 统计匹配结果的数量或得分来衡量两张图片的相似度，通常可以使用FNN（First nearest neighbor）或SNN（Second nearest neighbor）等方法来进行。 下面是一个示例代码，展示了如何使用SIFT算法在MATLAB中进行图像相似比较： matlab % 读取两张图片 img1 = imread('image1.jpg'); img2 = imread('image2.jpg'); % 提取图片的SIFT特征点 sift = cv.SIFT(); [kp1, desc1] = sift.detectAndCompute(img1); [kp2, desc2] = sift.detectAndCompute(img2); % 进行特征点匹配 matcher = cv.DescriptorMatcher('BruteForce'); matches = matcher.match(desc1, desc2); % 计算匹配得分 scores = [matches.distance]; maxScore = max(scores); minScore = min(scores); % 选择得分最高的前10个匹配结果 numMatches = 10; [~, idx] = sort(scores); idx = idx(1:numMatches); % 可视化匹配结果 img3 = cv.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches(idx), 'NotDrawSinglePoints', true); imshow(img3); 需要注意的是，SIFT算法的计算量较大，因此对于大规模的图像数据，需要使用一些优化方法，例如基于GPU的加速或基于VLFeat等库的实现。

以deepsort中卡尔曼滤波的代码样式写出扩展卡尔曼滤波代码

好的，以下是扩展卡尔曼滤波的伪代码： 初始化： 状态向量 x = [x1, x2, ..., xn] 状态转移矩阵 F = [F11, F12, ..., F1n; F21, F22, ..., F2n; ... , ..., ..., ... Fn1, Fn2, ..., Fnn] 测量矩阵 H = [H11, H12, ..., H1n; H21, H22, ..., H2n; ... , ..., ..., ... Hn1, Hn2, ..., Hnn] 过程噪声协方差矩阵 Q = [Q11, Q12, ..., Q1n; Q21, Q22, ..., Q2n; ... , ..., ..., ... Qn1, Qn2, ..., Qnn] 测量噪声协方差矩阵 R = [R11, R12, ..., R1n; R21, R22, ..., R2n; ... , ..., ..., ... Rn1, Rn2, ..., Rnn] 先验估计误差协方差矩阵 P = [P11, P12, ..., P1n; P21, P22, ..., P2n; ... , ..., ..., ... Pn1, Pn2, ..., Pnn] 循环： # 预测步骤 x = F * x P = F * P * F' + Q # 更新步骤 K = P * H' * inv(H * P * H' + R) x = x + K * (z - H * x) P = (eye(n) - K * H) * P 其中，x 是状态向量，F 是状态转移矩阵，H 是测量矩阵，Q 是过程噪声协方差矩阵，R 是测量噪声协方差矩阵，P 是先验估计误差协方差矩阵，z 是测量向量，K 是卡尔曼增益矩阵，n 是状态向量的维度。

net=newff(p_train,t_train,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm') 使用的什么函数，都是什么意思

这行代码是在MATLAB中使用Neural Network Toolbox中的函数newff来创建一个前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）。其中， - p_train是训练集的输入数据； - t_train是训练集的目标数据； - hiddennum是隐藏层中神经元的数量； - {'tansig','purelin'}表示网络的每一层使用的激活函数，其中第一层使用tansig函数（双曲正切函数），第二层使用purelin函数（线性函数）； - trainlm是训练神经网络时使用的优化算法，这里使用的是Levenberg-Marquardt算法。 因此，这行代码的作用是创建一个包含一个隐藏层的前馈神经网络，并使用trainlm算法对其进行训练。

nn_seq_mms

nn_seq_mms是一种使用神经网络的序列建模和预测方法。该方法主要适用于处理具有时序结构的数据，如时间序列、语音信号、文本等。 nn_seq_mms的核心思想是利用神经网络对序列中的每个元素进行建模，并通过学习序列中元素的顺序关系来预测下一个元素。该方法的输入是一个序列，每个元素通过神经网络进行编码，得到其向量表示。编码后的序列被传入一个递归神经网络（RNN）或转发神经网络（FNN）进行建模，并在模型的输出层进行预测。 在训练过程中，nn_seq_mms通过最小化预测值与真实值之间的差异来调整神经网络的参数。具体来说，可以使用梯度下降等优化算法来更新网络权重，使得预测结果逼近真实值。 nn_seq_mms的优点是能够捕捉到序列中元素之间的顺序关系，并且能够根据先前的元素预测下一个元素。此外，神经网络的非线性特性使得nn_seq_mms在处理复杂的序列数据时表现良好。 然而，nn_seq_mms也面临一些挑战。首先，由于序列数据的长度可能不一致，因此需要对其进行统一处理，例如填充或截断。此外，神经网络的训练过程通常需要大量的数据和计算资源，特别是对于较长的序列数据。 总之，nn_seq_mms是一种利用神经网络进行序列建模和预测的方法，可以应用于多个领域，如时间序列预测、语音识别和自然语言处理等。

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基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别及其表现评估

12046通过调整学习：基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别Hyunjong Park*Sanghoon Lee*Junghyup Lee Bumsub Ham†延世大学电气与电子工程学院https://cvlab.yonsei.ac.kr/projects/LbA摘要我们解决的问题，可见光红外人重新识别（VI-reID），即，检索一组人的图像，由可见光或红外摄像机，在交叉模态设置。VI-reID中的两个主要挑战是跨人图像的类内变化，以及可见光和红外图像之间的跨模态假设人图像被粗略地对准，先前的方法尝试学习在不同模态上是有区别的和可概括的粗略的图像或刚性的部分级人表示然而，通常由现成的对象检测器裁剪的人物图像不一定是良好对准的，这分散了辨别性人物表示学习。在本文中，我们介绍了一种新的特征学习框架，以统一的方式解决这些问题。为此，我们建议利用密集的对应关系之间的跨模态的人的形象，年龄。这允许解决像素级中�

java二维数组矩阵相乘

矩阵相乘可以使用二维数组来实现，以下是Java代码示例： ```java public class MatrixMultiplication { public static void main(String[] args) { int[][] matrix1 = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}}; // 定义一个2x3的矩阵 int[][] matrix2 = {{7, 8}, {9, 10}, {11, 12}}; // 定义一个3x2的矩阵 int[][] result = multiply(matrix1, matr

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。

通用跨域检索的泛化能力

12056通用跨域检索：跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店，Soka-马上预订;1印度理工学院，Kharagpur，2印度科学学院，班加罗尔soumava2016@gmail.com，{titird，somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中，我们第一次解决了通用跨域检索的问题，其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束，这需要大量的数据，所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标，我们提出了SnMpNet（语义Neighbourhood和混合预测网络），它包括两个新的损失，以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说，我们引入了一种新的语义邻域损失，以弥合可见和不可见类之间的知识差距，并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的，相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�

ant-button 点击实践

好的，下面是 ant-button 点击实践的步骤： 1. 首先，在你的项目中安装 Ant Design UI 库，可以通过 npm 命令进行安装： ``` npm install antd --save ``` 2. 在你的代码中引入 antd 库和 antd 样式，示例代码如下： ```javascript import React from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom'; import 'antd/dist/antd.css'; import { Button } from 'antd'; function handleCl

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

生成模型的反事实解释方法及其局限性

693694不能很好地可视化/解释非空间定位的属性，如大小、颜色等。此外，它们可以显示图像的哪些区域可以被改变以影响分类，但不显示它们应该如何被改变。反事实解释通过提供替代输入来解决这些限制，其中改变一小组属性并且观察到不同的分类结果。生成模型是产生视觉反事实解释的自然候选者，事实上，最近的工作已经朝着这个目标取得了进展在[31，7，32，1]中，产生了生成的反事实解释，但它们的可视化立即改变了所有相关属性，如图所示。二、[29]中提供的另一种相关方法是使用来自分类器的深度表示来以不同粒度操纵生成的图像然而，这些可能涉及不影响分类结果的性质，并且还组合了若干属性。因此，这些方法不允许根据原子属性及其对分类的影响来其他解释方法使用属性生成反事实，其中可以对所需属性进行完全或部分监督[10，5

mybatisplus如何用注解设置联合主键

Mybatis-Plus支持使用注解来设置联合主键，可以使用`@TableId`注解来设置主键，同时使用`value`属性和`type`属性来设置联合主键的字段和类型。示例代码如下： ```java @Data @TableName("user") public class User { @TableId(value = "id", type = IdType.AUTO) private Long id; @TableId(value = "username") private String username; @TableId(value = "

freescale IMX6 开发板原理图

freesacle 的arm cortex-a9的双核 四核管脚兼容CPU开发板原理图。