基于卷积神经网络的数据分类——MATLAB实现

最新推荐文章于 2024-01-28 16:01:48 发布

安静漫游

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本文介绍了如何使用MATLAB基于卷积神经网络（CNN）实现数据分类。通过准备数据集，如MNIST，导入和预处理图像，定义CNN模型结构，配置训练选项并训练模型，最终对测试集进行预测和评估分类性能。

基于卷积神经网络的数据分类——MATLAB实现

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型。它以其对图像和数据的高效处理能力而闻名，常用于图像分类、目标检测和分割等任务。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于CNN的数据分类，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含多个类别的图像数据集，每个类别包含若干张图像。我们将使用MATLAB内置的图像数据集MNIST作为示例。MNIST数据集包含手写数字的灰度图像，共有10个类别，每个类别有6000张训练图像和1000张测试图像。

接下来是导入和预处理数据。我们可以使用MATLAB的ImageDatastore函数创建一个ImageDatastore对象，用于管理图像数据。代码如下：

% 导入图像数据
dataPath = '路径/到/数据集文件夹';
imds = imageDatastore(dataPath,<

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基于卷积神经网络（CNN）的手写数字识别分类——MATLAB实现

m0_47037246的博客

09-13

567

我们首先加载MNIST数据集，然后构建CNN模型并进行训练，最后使用训练好的模型对新的手写数字图像进行分类。在构建CNN模型后，我们需要训练该模型。在训练过程中，我们将使用adam优化器，并指定最大训练轮数为10，每次训练使用的小批量样本数量为128。在本示例中，我们将使用MNIST数据集，它包含了大量的手写数字图像，并且每个图像都有相应的标签。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于CNN的手写数字识别分类，并提供相应的源代码。训练完成后，我们可以使用训练好的模型对新的手写数字图像进行分类。

基于卷积神经网络实现花卉图像分类——附带Matlab源代码

DevPhantom的博客

08-07

478

然后，我将图像转换为灰度，并将每个像素的值从0到1进行归一化。本文介绍了如何使用CNN对花卉图像进行分类，并提供了完整的Matlab源代码。CNN是处理图像数据最有效的算法之一，也是深度学习中的重要部分。在未来的研究中，我们可以尝试通过添加更多的层和调整其他参数来改善模型的性能。在计算机视觉领域，花卉图像分类是一个经典的问题，也是初学者入门的一个好的案例。其中，训练集占据80％的数据，验证集占据10％，剩余的10％被用于测试。最后，我对模型进行了评估，结果表明，该模型在测试集上达到了76%的准确率。

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基于matlab的卷积神经网络CNN图像分类预测

04-06

卷积神经网络包含所需的代码和数据，可以直接运，已保存运行结果。卷积神经网络是一包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力，能按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络”。

【图像分类】基于卷积神经网络实现花朵图像分类附matlab代码

matlab_dingdang的博客

12-31

923

在图片搜索应用中,与基于时间,地点或关键词查找等成熟的搜索方式相比,基于图片内容的搜索具有更加直观快捷的特点.因此,利用图像分类技术实现基于图像内容的搜索成为一个日益受到关注的研究领域.一般地,机器学习中的分类算法可以分为两类:基于人为构造特征的分类方法,如K近邻算法,支持向量机等;以及以卷积神经网络为基础的,不需要人为设计特征的深度学习方法.

MATALB 卷积神经网络 图片二分类

LV9586的博客

06-11

6743

正忙着写论文的时候，突然看到她的询问，连续两晚失眠，有了这个程序。以前没用过神经网络，所有代码都是基于别人基础上修改，仅限于能实现自己需要的功能。从GitHub找到一个创建用于图像识别的卷积神经网络的代码，代码下载，根据此修改。 %这里是训练数据存放的文件夹，里面有两个子文件夹，1是非正常的轨迹图，0是正常的轨迹图 Data = fullfile('C:\Users\...

基于图卷积神经网络的创新数据分类预测系统——GCN分类算法的Matlab实现 · 邻接矩阵

08-01

内容概要：本文介绍了一种基于图卷积神经网络（GCN）的数据分类预测系统，重点在于使用Matlab语言实现这一创新方法。文中详细描述了从数据准备到模型构建、代码实现与优化，再到最终结果展示的具体步骤。GCN分类技术...

基于卷积神经网络与空间注意力机制的数据分类预测模型研究及Matlab实现数据分类预测

最新发布

08-29

内容概要：本文研究并实现了一种结合卷积神经网络（CNN）与空间注意力机制（SAM-Attention）的数据分类预测模型——CNN-SAM-Attention，旨在提升对具有复杂空间依赖性特征数据的分类准确性。通过在Matlab 2020B及...

精选资源

MATLAB实现CNN卷积神经网络多输入回归预测（完整源码和数据）

10-13

卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是一种在图像处理领域广泛应用的深度学习模型，近年来也逐渐被引入到其他领域，如自然语言处理和时间序列预测。在这个MATLAB实现的项目中，CNN被用来进行多输入...

基于卷积神经网络与空间注意力机制的CNN-SAM-Attention数据分类预测及其Matlab实现

05-12

内容概要：本文详细介绍了结合卷积神经网络（CNN）和空间注意力机制（SAM-Attention）的深度学习模型——CNN-SAM-Attention，在数据分类预测中的应用。文章首先解释了传统CNN在处理复杂数据时存在的局限性，随后提出...

【图像分类】Matlab使用CNN进行图像分类

qq_40348732的博客

09-07

750

Matlab使用CNN卷积神经网络进行图像分类，使用了猫狗大战数据集中1000个图像(500猫500狗)，分为猫狗两个类别。注：本程序只用于教学练习如何在Matlab里使用CNN，由于数据量太少和网络简单，准确率结果并不是很好。程序完全由本文所写，整理不易，价格低廉15元。诚信第一，谨防盗版网站高价转卖~~注释详细，可直接运行，可以直接换成自己的数据，源代码和数据文件都会发送。1、加载数据集，并划分，80%训练，20%测试。2、搭建CNN网络，网络为三层，构建优化器。4、测试，计算准确率，绘制混淆矩阵。

Matlab实现CNN简单分类程序.rar

04-25

这是一个简单的CNN分类例子，用Matlab 实现，亲测可用，运行TestMnistConv.m即可。该代码可供小白/初学者分析学习，具有简单易理解的优势。

matlab cnn高光谱图像分类

11-15

matlab实现用cnn高光谱图像分类，

基于卷积神经网络（CNN）的手写数字识别（MNIST数据库） - 使用Matlab实现

PixelEnigma的博客

09-11

710

我们首先导入了MNIST数据库，并对数据进行了预处理，然后构建了CNN模型并进行了训练。此外，我们还展示了如何使用训练好的模型对新的手写数字图像进行预测。接下来，我们将构建CNN模型。CNN是一种在图像处理任务中非常有效的神经网络模型，它能够自动提取图像中的特征，并进行分类。在上述代码中，我们首先读取新的手写数字图像，并进行预处理操作，包括二值化和调整图像大小。然后，我们使用训练好的CNN模型对图像进行预测，并输出预测结果。最后，我们可以使用训练好的CNN模型对新的手写数字图像进行预测。

基于MATLAB的卷积神经网络（CNN）手写数字识别分类

DevWizard的博客

09-12

433

本文将介绍如何使用MATLAB实现一个简单的CNN模型，用于手写数字的识别和分类。首先，我们需要准备一个手写数字数据集，常用的数据集之一是MNIST数据集。MNIST数据集包含了大量的手写数字图像，每个图像都有对应的标签，表示图像所表示的数字。以上就是基于MATLAB的CNN手写数字识别分类的实现过程。通过加载MNIST数据集，构建CNN模型，并使用训练集进行训练和测试集进行评估，我们可以实现对手写数字的准确分类。在本例中，我们将使用一个简单的CNN模型，包含两个卷积层、两个池化层和一个全连接层。

深度学习实战——利用卷积神经网络对手写数字二值图像分类（附代码）

weixin_45954983的博客

09-21

2807

本案例利用MATLAB中的DL Toolbox构建了一个浅层的卷积神经网络，用于0-9手写数字二值图像分类并计算分类准确率。

基于卷积神经网络的MNIST手写数字数据库训练和识别（Matlab实现）

CyberJolt的博客

09-18

660

MNIST手写数字数据库包含了一系列的手写数字图像，每张图像的大小为28x28像素。数据集分为训练集和测试集，其中训练集包含60,000张图像，测试集包含10,000张图像。每张图像都标有对应的数字标签，范围从0到9。本文介绍了如何使用Matlab实现基于卷积神经网络的MNIST手写数字数据库的训练和识别。我们首先构建了一个简单的CNN模型，并对数据集进行了预处理。然后，通过指定训练选项进行训练，并评估模型的性能。最后，我们展示了一些测试图像的预测结果。

【MATLAB第95期】#源码分享 | 基于MATLAB的卷积神经网络CNN图像分类源代码分享（含两个案例）

随风飘摇的土木狗的博客

01-28

3152

目的：训练和测试卷积神经网络，以检测钻头三种类型。深度学习（DL）是机器学习的一个子集，它使用受神经网络启发的架构来进行预测。卷积神经网络（CNN）是一种DL模型，它在学习图像等二维数据中的模式方面是有效的。钻头类型的图像用于训练分类器，以识别钻头类型。本练习演示使用图像分类来区分照片中的对象。尽管应用于位类型，但相同的方法和代码可以用于任何类型或数量的对象。此示例可以通过将训练和测试照片包含在使用对象类型命名的文件夹中进行修改。该代码自动将文件夹的名称作为照片标签，用于训练分类器。

基于MATLAB的深度学习卷积神经网络（CNN）信号调制分类

IELLQUI9的博客

09-22

753

信号调制分类是指将接收到的信号按照调制方式进行分类，常见的调制方式包括调幅（AM）、调频（FM）、调相（PM）等。传统的信号调制分类方法通常基于特征提取和分类器的组合，而深度学习提供了一种端到端的学习框架，能够自动从原始信号中提取特征并进行分类。然后，定义CNN模型的架构。在本例中，我们使用了经典的LeNet-5模型，该模型包含多个卷积层和池化层，以及全连接层和softmax层用于分类。注意：为了实现完整的信号调制分类系统，还可以进一步优化CNN模型的深度学习架构、调整训练参数、使用更大规模的数据集等。

基于mnist数据库的CNN卷积神经网络手写数字识别MATLAB仿真

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发

06-24

1408

首先，我们可以添加一个卷积层(Convolutional Layer)，包含32个卷积核，每个卷积核的大小为3×3，步幅为1，激活函数为ReLU。假设我们有一个输入图像$x$，大小为$W\times H\times D$，其中$W$是图像的宽度，$H$是图像的高度，$D$是图像的深度，也称为通道数。输出特征图的大小为$(W-K+2P)/S+1\times (H-K+2P)/S+1\times F$，其中$K$是卷积核的大小，$P$是填充大小，$S$是步幅，$F$是卷积核的数量。