基于信号功率谱特征和GRNN广义回归神经网络的信号调制类型识别算法matlab仿真
check(p4); %根据参数获得FSK和PSK区分参数Level= (mean([len1,len2]) - mean([len3,len4]))/2; %分别提取FSK和PSK的不同调制方式的特征参数char1 = real(func_para_check(y_2FSKn,N0));char2 = real(func_para_check(y_4FSKn,N0));char3 = rea...
【机器学习】sklearn特征值选取与处理
sklearn特征值选取与处理 文章目录 sklearn特征值选取与处理1. 调用数据集与数据集的划分2. 字典特征选取3. 英文文本特征值选取4. 中文特征值选取5. 中文分词文本特征抽取6. TfidfVectorizer特征抽取7. 归一化处理8. 标准化处理9. 过滤低方差特征10. 主成分分析11. 案例：探究用户对物品类别的喜好细分降维 Scikit-learn，通常称为sklearn，...
【Python机器学习】零基础掌握FeatureHasher特征提取
如何高效地处理海量特征数据？ 在大数据和机器学习的时代，处理海量的数据特征是一个常见但棘手的问题。特别是在文本分析、社交媒体挖掘或电子商务推荐系统中，数据维度经常会非常高。那么，如何在不损失太多信息的情况下，高效地处理这些高维数据呢？ 想象一下，一个社交媒体分析公司希望从数百万条微博、博客或评论中识别出具有营销价值的关键字。这些文本数据中含有大量的特征（关键字），直接进行分析将非常耗时和计算密集。一...
Opencv之RANSAC算法用于直线拟合及特征点集匹配详解
Opencv之RANSAC算法用于直线拟合及特征点集匹配详解 讲述Ransac拟合与最小二乘在曲线拟合上的优缺点 讲述在进行特征点匹配时，最近邻匹配与Ransac匹配的不同之处 另外，Ransac也被用于椭圆拟合、变换矩阵求解等 1. 直线拟合 1.1 原理 RANSAC(RANdom SAmple Consensus,随机采样一致)算法是从一组含有“外点”(outliers)的数据中正确估计数学模...
在条件神经网络训练中，为什么对于条件特征采取 “don‘t compute derivative w.r.t. inputs”？
在条件神经网络训练中，"don't compute derivative w.r.t. inputs" 意味着不计算相对于条件特征的输入的梯度。这在某些情况下是有用的，主要出于以下考虑： 条件特征是固定的：在条件神经网络中，通常会使用来自外部的条件信息，例如文本描述、图像标签或其他特征。这些条件特征通常是固定的，不会根据损失函数进行训练。在这种情况下，计算条件特征的输入梯度没有实际意义，因为这些特征不...
YOLOv7改进：动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution），增强细微特征对小目标友好，实现涨点 | ICCV2023
💡💡💡本文独家改进：动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution），增强细长微弱的局部结构特征与复杂多变的全局形态特征，对小目标检测很适用 Dynamic Snake Convolution | 亲测在多个数据集能够实现大幅涨点 收录： YOLOv7高阶自研专栏介绍： http://t.csdnimg.cn/tYI0c ✨✨✨前沿最新计算机顶会复现 🚀🚀🚀YOLOv7自研创新...
2022年亚太杯APMCM数学建模大赛A题结晶器熔剂熔融结晶过程序列图像特征提取及建模分析求解全过程文档及程序
2022年亚太杯APMCM数学建模大赛 A题 结晶器熔剂熔融结晶过程序列图像特征提取及建模分析 原题再现： 连铸过程中的保护渣使钢水弯液面隔热，防止钢水在连铸过程中再次氧化，控制传热，为铸坯提供润滑，并吸收非金属夹杂物。结晶器熔剂的冶金性能主要取决于其在温度控制曲线下的熔化速率和结晶速率。因此，研究结晶器保护渣在结晶器壁和铸坯壳间隙中的相分布具有重要意义。 连铸结晶器熔剂被添加到结晶器中液态...
数据挖掘之贝叶斯优化——前反馈特征的参数，估计特征的最佳数值
，贝叶斯优化定义了一个所谓的采集函数（例如预期提升），它告诉我们下一步应该在哪里评估目标函数。这样，贝叶斯优化就能够在每一步都做出明智的决策，选择合适的参数来评估，从而高效地找到最优解。 贝叶斯优化与特征的关系： 虽然贝叶斯优化最常用于超参数调优，但它同样可以应用于特征工程中，帮助确定最佳的特征表示或特征组合。 此外， 前反馈特征的参数： 这通常指的是我们不仅基于模型的预测结果来更新特征的参数，还结合...
AFPN:用于目标检测的渐近特征金字塔网络
文章目录 摘要 1、介绍 2、相关工作 3、渐进特征金字塔网络 4、实验 5、结论 摘要 在目标检测任务中， 多尺度特征在编码具有尺度方差的 目标方面具有重要意义。 多尺度特征提取的一种常见策略是采用经 典的自上而下和自下而上的特征金字塔网络。 然而， 这些方法存在 特征信息丢失或退化的问题， 削弱了非相邻层次的融合效果。 本文 提出了一种支持非相邻层次直接交互的渐近特征金字塔网络 (AFPN)。 ...
YOLOv8血细胞检测（15）：微小目标检测的上下文增强和特征细化网络ContextAggregation
💡💡💡本文独家改进：微小目标检测的上下文增强和特征细化网络ContextAggregation，引入到YOLOv8提升检测精度 ContextAggregation | 亲测在血细胞检测项目中涨点，[email protected] 从原始0.895提升至0.907 收录专栏： 💡💡💡YOLO医学影像检测：http://t.csdnimg.cn/N4zBP ✨✨✨实战医学影像检测项目，通过创新点验证涨点可行性； ✨...