基于多模态神经网络的复杂大数据特征学习

这是一份基于Matlab编写的神经网络代码示例。

本案例使用BP神经网络进行数据分类，针对语音特征信号进行分类。提供神经网络样本数据和Matlab源代码。

Sal-DCNN：探索变换域中的显著性预测 图像的变换域在区分显著区域和非显著区域方面展现出巨大潜力。Sal-DCNN 是一种新型深度复杂神经网络，通过学习像素域和变换域中的特征来预测图像显著性。 DFT域中的显著性提示分析 通过对离散傅里叶变换 (DFT) 域的研究，我们发现： 相谱编码了大部分显著性线索。 振幅谱的特定模式对显著性预测至关重要。 变换后的频谱对噪声和下采样具有鲁棒性。 Sal-DCNN 结构 Sal-DCNN 包括两个主要阶段： 复杂的密集编码器 三流多域解码器 这种结构允许在像素域和变换域中使用真实标注的显著图进行监督学习，从而实现更准确的显著性预测。 实验结果 实验结果表明，Sal-DCNN 在 3 个数据库上的图像显著性预测方面优于其他 8 种最新方法。 引用 如果您发现此方法有用，请引用以下论文： Jiang, B., et al. Image Saliency Prediction in Transformed Domain: A Deep Complex Neural Network Method. AAAI, 2019.

介绍了基于自组织映射（SOM）神经网络的MATLAB代码，用于多智能体任务分配的方法。该方法由李昕在上海海事大学水下航行器与智能系统实验室开发。

为MATLAB神经网络学习者和研究人员提供的宝贵资料

BP神经网络在数据分类与语音特征信号处理中的应用案例。

这段Matlab代码展示了如何使用神经网络进行图像分类。它使用了Matlab的 newff 函数来构建和训练神经网络。代码采用了监督分类技术，需要为每个类别选择合适的训练区域，并使用这些区域的数据来训练神经网络。训练数据存储在CSV文件中，其中包含训练区域的像素值和对应的类别标签。 为了进行分类，需要将待分类的图像转换为CSV文件，其中每行代表一个像素，每列代表一个颜色通道 (红、绿、蓝)。然后，将这个CSV文件输入到训练好的神经网络中进行分类。由于处理的图像可能很大，分类过程可能需要一些时间。

聚类方法是数据挖掘中常用的技术，它根据对象的相似性将它们分组。模糊c均值聚类算法（FCM）是一种根据隶属度确定每个元素属于某个类别的方法。FCM将n个数据向量分为c个模糊类别，并计算每个类别的聚类中心，以最小化模糊目标函数。

脑神经信息活动的特征包括巨量并行性、信息处理和存储单元的集成，以及自组织自学习功能。