XSsNSZrNM的博客

基于YOLOv5的无人机视角多类别目标检测系统：包含标签数据集与可视化指标的深度学习应用,基于YOLOv5算法的无人机视角多类别目标检测系统及其可视化界面设计与环境部署指南,三、基于YOLOv5的无人机视角检测系统 1.带标签数据集，visdrone公开数据集，包含人，车辆共计十个类别。 2.含模型训练权重和可视化指标，包括混淆矩阵，F1，准确率，召回率，mAP，损失曲线等。 3.pyqt5设计的界面，包括登录界面，注册界面和运行主界面。 4.提供详细的环境部署说明和算法原理介绍。 ,基于YOLOv5的无人机视角检测系统; 标签数据集; 模型训练权重; 可视化指标; 混淆矩阵; F1; 准确率; 召回率; mAP; 损失曲线; pyqt5设计界面; 环境部署说明; 算法原理介绍。,基于YOLOv5的无人机视角多类别目标检测系统

基于NRBO-Transformer-BILSTM的深度学习模型：多特征分类预测与性能评估的Matlab实现,基于NRBO-Transformer-BILSTM的多特征分类预测模型与性能评估的Matlab代码实现,【NRBO-Transformer-BILSTM多特征分类预测】NRBO-Transformer-BILSTM多特征分类预测。 (可更为分类 时序预测，)，Matlab代码，可直接运行。 matlab代码，2023b及其以上。 1.运行环境要求MATLAB版本为2023b，多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 程序内注释详细替数据就可以用。 2.程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。 3.多边形面积PAM，分类准确率，灵敏度，特异性，曲线下面积AUC，Kappa系数，F_measure。 ,核心关键词： NRBO-Transformer; BILSTM; 多特征分类预测; Matlab代码; 2023b及以上版本; 分类; 时序预测; 运行环境; 注释详细; 分类效果图; 迭代优化图; 混淆矩阵图; 多边形面积PAM; 分类准确率; 灵敏度;

COMSOL 6.1 激光粉末床熔融仿真：多因素作用下的气孔缺陷演化与熔池流场分布分析模型,COMSOL 6.1激光熔融气孔缺陷演化仿真案例：全面考虑熔融过程物理效应的精确模型,COMSOL 6.1 激光粉末床熔融气孔缺陷演化仿真案例模型 本案例选用层流和流体传热模块，采用水平集法，考虑材料的热物性以及激光加工过程中的马兰戈尼效应、熔融金属表面张力、反冲压力、相变潜热、热对流和热辐射，建立含气孔缺陷的二维数值仿真模型，对激光粉末床熔融过程中的气孔缺陷演化进行研究，从而明晰熔池流场分布、气泡在熔池中的运动轨迹以及最终演化结果。 优势：模型注释清晰明了，可以修改，收敛性已调至最优，本案例可进行拓展应用 ,核心关键词：COMSOL 6.1; 激光粉末床熔融; 气孔缺陷演化; 仿真案例模型; 层流; 流体传热模块; 水平集法; 热物性; 马兰戈尼效应; 熔融金属表面张力; 反冲压力; 相变潜热; 热对流; 热辐射; 熔池流场分布; 气泡运动轨迹; 模型注释清晰; 可修改; 收敛性最优; 拓展应用。,COMSOL 6.1激光熔融气孔缺陷演化仿真模型研究