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原创 GCN分类 基于图卷积神经网络的数据分类预测 Matlab语言 邻接矩阵为不同特征之间的相关系数,
随着数据科学和机器学习技术的不断发展,图卷积神经网络(GCN)作为一种新兴的深度学习模型,在处理具有复杂关系的图数据时表现出色。本文将介绍一种基于GCN分类的方法,利用Matlab语言实现基于图卷积神经网络的数据分类预测。因此,我们需要将数据集转化为这种节点和边的形式。具体地,我们可以定义图卷积层和全连接层的计算方法,并设置模型的训练参数。具体地,我们可以绘制出每个类别的分类结果图,以便于观察模型的分类性能。在训练过程中,我们可以绘制出模型的损失函数和准确率随迭代次数的变化图,以便于观察模型的优化过程。
2025-03-07 20:08:42
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原创 comsol求解极化偏转超表面的四个斯托克斯参数,线偏振度,圆偏振度,偏振方位角,椭圆率角,偏振转换
文章从四斯托克斯参数的观测,线偏振度与圆偏振度的剖析,到偏振方位角和椭圆率角的精妙测量,最后关注了偏振转换效率这一关键参数,并进行了初步的实验解析与策略分享。这些策略不仅对当前的研究有着重要的指导意义,同时也为未来相关领域的研究和应用提供了有力的支持。在所有的参数中,偏振转换效率无疑是最为关键的。在这个探索的过程中,每一次敲击键盘的声音都像是音乐中的节拍,每一段文字都是我们对知识的探索和对世界的感知。comsol求解极化偏转超表面的四个斯托克斯参数,线偏振度,圆偏振度,偏振方位角,椭圆率角,偏振转换效率。
2025-03-07 12:28:53
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原创 FPGA Verilog AD7606驱动代码,包含SPI模式读取和并行模式读取两种,代码注释详细。
本文将介绍如何使用Verilog语言编写一个针对AD7606数据采集芯片的FPGA驱动代码,实现SPI模式和并行模式两种读取方式,并提供详细的代码注释。本文介绍了基于FPGA的AD7606驱动代码的实现方法,包括SPI模式和并行模式两种读取方式。注释:以上为SPI模式读取的Verilog代码框架,实际编写时需要根据AD7606的SPI通信协议和FPGA的时钟管理来填充具体的逻辑。FPGA Verilog AD7606驱动代码,包含SPI模式读取和并行模式读取两种,代码注释详细。四、代码注释详细性要求。
2025-03-06 14:20:56
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单电流调节器弱磁控制:基于合成电压矢量的高效电机控制方法示例代码与仿真模型,单电流调节器弱磁控制:基于合成电压矢量的高效电机控制方法示例代码与仿真模型,动态性能好的单电流调节器弱磁控制示例代码和仿真模
2025-03-08
基于MATLAB Simulink仿真的3KW无线充电系统设计:开环与闭环控制下的双边LCC拓扑结构研究,基于MATLAB Simulink仿真的3KW无线充电系统设计:开环与闭环控制下的双边LCC拓
2025-03-07
基于图卷积神经网络的创新数据分类预测系统-使用Matlab语言实现的高效GCN分类模型,基于图卷积神经网络的创新数据分类预测系统-使用Matlab语言实现的高效GCN分类模型,GCN分类 基于图卷
2025-03-07
极化偏转超表面之四参数化表征:Comsol求解斯托克斯参数、线偏振度、圆偏振度、偏振方位角与椭圆率角之高效方法与偏振转换效率评估,基于Comsol仿真分析的极化偏转超表面参数研究:四个斯托克斯参数与线
2025-03-06
FPGA驱动代码详解:AD7606 SPI与并行模式读取双模式Verilog实现,注释详尽版,FPGA驱动代码详解:AD7606 SPI与并行模式读取双模式Verilog实现,注释详尽版,FPGA V
2025-03-06
空空如也
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