MATLAB中CNN水果分类示例的简单代码

一些基础的MATLAB实现，有助于大家熟悉MATLAB编程。

这个项目是我自己设计的，包含了GUI界面，并且运行非常稳定。适合初学者和有经验的学习者进一步探索。欢迎大家下载使用，项目具有很高的参考价值，可以帮助计算机、通信、人工智能、自动化等专业的学生、教师和从业者。不仅可以作为期末课程设计、课程作业或毕业设计的素材，还能够通过修改和调整来实现不同的功能。

该代码段用于从*.gro文件中提取atomid、molid、atomtype以及x、y、z坐标信息，并将其存储在Matlab数组中。这个函数可以帮助研究人员快速读取和处理GROMACS模拟数据。

MATLAB水果分类系统GUI界面.zip

MATLAB的CNNforCFD源代码包含一个示例代码，用于使用卷积神经网络预测钝体流的流体力。该代码在MATLAB 2017b版本上开发，并使用MATLAB-Neural Networks Toolbox。要使用此代码，用户需要确保他们具有MATLAB 2017b或更新版本，且带有Neural Networks Toolbox。 该存储库包含以下文件：- 'CNNforCD.m'：用于基于CNN的阻力系数预测的示例MATLAB代码。- 'TrainingSetSmooth.mat'：输入13种不同钝体的几何函数。- 'TestSet.mat'：包含TrainingSetSmooth.mat中不包含的14种不同钝体的输入函数。- 'CDFOM.mat'：对于雷诺数=100的流，TrainingSetSmooth.mat中的钝体的平均阻力系数，使用CFD模拟计算得出。 要运行该程序，请下载上述所有文件并将它们存储在一个目录中。文件SemiSubCNN.zip包含训练有素的CNN，用于预测不同半潜式模型的升力系数。 使用说明：1. 下载并解压文件。2. 确保已安装合适的MATLAB版本和工具箱。3. 运行CNNforCD.m进行钝体流的流体力预测。 该项目通过应用卷积神经网络，展示了如何在CFD仿真中利用深度学习技术提高预测精度。

这是一个简单而正确的Matlab平方根算法示例。

这份教程适合MATLAB初学者快速入门，文档中包含了几个简单的例子，通过实践练习，可以轻松掌握。想要更深入理解，需要持续不断地练习哦！

这是我在上机作业中创建的一个简单 Matlab GUI 示例，适合初学者参考。

提出了一种基于卷积神经网络特征的多重局部聚合描述符（VLAD）编码方法，用于图像分类。为了改进VLAD编码方法的性能，研究人员探索了三种编码算法的扩展。此外，他们在VLAD编码中应用了空间金字塔补丁（SPM），以增加卷积神经网络特征的空间信息。特别是SPM的添加使得他们提出的框架相比传统方法表现更好。