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Flutter 框架跨平台鸿蒙开发 - 智能垃圾分类助手应用

摘要：智能垃圾分类助手是一款基于Flutter开发的生活服务应用，支持鸿蒙OS/Web平台。核心功能包括拍照识别垃圾种类、分类指南查询、分类记录统计及环保成就系统。应用采用Material Design 3规范，通过CustomPainter实现数据可视化，包含四大模块：识别分类（图像识别）、分类指南（知识库）、分类记录（数据统计）和环保成就（徽章系统）。技术栈选用Flutter 3.0+和Da

woshihuanglaoshi
2026-04-09 22:40:09

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 13

#flutter #harmonyos #分类 +4
使用机器学习和深度学习对城市声音进行分类（Matlab代码实现）

2.6 算例6：使用小波分析和深度学习对城市声音进行分类部分代码：Fs = 44100;endendendendwhile trueendreturnendendend🎉3参考文献文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

然哥依旧
2025-01-29 09:47:55

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 17

#机器学习 #深度学习 #分类
【基于Zernike矩的良性和恶性肿块的分类】应用于乳腺癌诊断中的快速相反权重学习规则（Matlab代码实现）

Zernike矩是基于正交Zernike多项式的复数矩，其定义为：其中，ρ为极径，θ为方位角，Rnm(ρ)为径向多项式。Zernike矩的模值∣Znm∣具有旋转不变性，而其相位差与图像旋转角度成比例。通过低阶矩描述整体形状、高阶矩刻画细节的特性，Zernike矩可有效区分肿块边缘的细微差异（如良性的规则轮廓与恶性的毛刺状边缘）。

数学建模与科研
2025-04-30 11:34:52

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 12

#分类 #学习 #matlab
基于python实现多光谱数据处理和分析过程：多光谱遥感数据的整理、图像分类、多时间序列处理、多传感器协同等方法应用

介绍光谱、多光谱、RGB真彩色、彩色图像、反射率、DN值、辐射亮度等基本理论和概念。Landsat和Aster、高光谱数据综合使用矿物识别案例，采用Landsat数据、Aster数据、资源02E数据进行绢云母、绿泥石等蚀变矿物信息提取和定量评估。多光谱遥感的数据处理方法，数据辐射校正、正射校正、地形校正、数据合成、数据镶嵌，基于SNAP软件的哨兵数据预处理方法；从回归、分类、聚类、降维4个方面学习

 Teacher.chenchong
2025-04-21 16:57:07

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 25

#python #分类 #开发语言
基于无人机高光谱成像的3D-2DCNN-CA方法用于增强山核桃树种分类

摘要：浙江农林大学与浙江大学科研团队在《Microchemical Journal》发表研究，提出了一种融合3D-2DCNN与通道注意力机制(3D-2DCNN-CA)的深度学习模型，成功实现对山核桃及其近缘树种的高精度分类。该研究利用无人机高光谱影像(300波段)，通过协同提取空间-光谱特征，解决了同属树种光谱相似性难题，总体分类精度达99.38%，品种间分类精度达93.97%。相比传统RGB影像

 高谱成像
2025-11-21 05:30:00

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 4

#分类 #数据挖掘 #人工智能 +1
贝叶斯算法实战：朴素贝叶斯实现文本分类与垃圾邮件识别

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类方法，广泛应用于文本分类任务，如垃圾邮件识别、情感分析等。其核心思想是利用概率模型预测类别，并假设特征（如单词）之间相互独立（称为“朴素”假设）。本实战指南将逐步引导您实现一个简单的文本分类系统，重点应用于垃圾邮件识别。我们将使用Python和scikit-learn库，确保代码易于理解和运行。朴素贝叶斯基于贝叶斯定理： $$P(y|x) = \frac{P

2501_93891276
2025-10-30 12:57:36

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 15

#算法 #分类 #人工智能
Sigmoid函数导数推导详解

首先回顾Sigmoid函数的定义：g(z)=11+e−zg(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}g(z)=1+e−z1从Sigmoid函数出发：g(z)=11+e−zg(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}g(z)=1+e−z1令u=1+e−zu = 1 + e^{-z}u=1+e−z，则g(z)=u−1g(z) = u^{-1}g(z)=u−1使用链式法则：dgd

缘友一世
2025-05-02 00:02:17

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 20

#逻辑回归 #分类
小白也能看懂的朴素贝叶斯：从原理到实战，手把手教你用它做分类

看特征类型：离散计数用多项式，连续数值用高斯，0/1 二值用伯努利；调关键参数：主要调 alpha（平滑）、fit_prior（是否用先验）；训练预测：用 sklearn 的 fit () 训练，predict () 预测，score () 看准确率；场景匹配：文本分类、拼写纠错、垃圾邮件过滤优先用它，复杂任务再换其他算法。怎么样？是不是发现朴素贝叶斯一点都不 “高冷”？它就像机器学习里的 “万金

 ——米
2025-08-25 19:33:00

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 22

#分类 #数据挖掘 #人工智能
NLTK与深度学习的自然语言处理实战：NLTK基础入门-文本分类与应用

本实验介绍了使用NLTK进行文本分类的全过程，包括文本预处理（清洗、分词、去停用词）、特征提取（词袋模型、TF-IDF）以及模型训练与评估。通过实际代码示例，演示了如何使用NLTK和sklearn实现文本分类任务，包括朴素贝叶斯分类器的应用和分类性能评估指标的获取。实验旨在帮助学习者掌握文本分类的基本原理和NLTK工具的使用方法，为自然语言处理应用打下基础。

WSSWWWSSW
2025-09-09 15:59:37

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 18

#深度学习 #自然语言处理 #分类
【故障诊断】基于TCN故障分类模型的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）

西储大学轴承数据集是故障诊断领域广泛使用的标准数据集之一。该数据集由美国凯斯西储大学（Case Western Reserve University）工程学院机械工程实验室开发，包含了正常工况和多种故障工况下的振动信号数据。数据采集速率为12kHz或更高，通过加速度传感器采集得到。数据集涵盖了轴承内圈、外圈和滚动体（球）损坏等多种故障类型，每种故障情况还区分了不同的故障尺寸（如直径0.007英寸、

qq_57231208
2025-05-09 15:08:12

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 24

#分类 #python #数据挖掘
【Python基础】第三十一课：分类模型之随机森林

主要API为sklearn.ensemble.RandomForestClassifier。表示基学习器（即决策树）的数量，参数。2）“entropy”表示。：1）“gini”表示。

qq_34222839
2025-05-08 22:07:12

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 5

#python #分类 #随机森林
【GRU-Attention预测】基于门控循环单元融合注意力机制的数据分类预测研究附Matlab代码

数据分类预测作为机器学习领域中的重要分支，在诸多领域如金融风险评估、医疗诊断、自然语言处理等都发挥着关键作用。传统的分类预测方法往往基于手工设计的特征或简单模型，难以捕捉数据中复杂的时间依赖关系和特征间的关联性。近年来，循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），凭借其在处理序列数据方面的优势，逐渐成为分类预测的热门选择。然而，传统的RNN及其变体对所有时

 Matlab算法改进和仿真定制工程师
2025-04-12 10:27:09

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 14

#gru #分类 #matlab
分类预测 | MATLAB实现BiGRU双向门控循环单元多特征分类预测

近年来，随着大数据时代的到来，数据规模呈爆炸式增长，其中包含着丰富的信息和潜在的价值。如何有效地从海量数据中提取有用的信息，并进行精准的分类预测，成为一个重要的研究课题。在众多机器学习算法中，循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）因其处理序列数据的能力而备受关注。然而，传统的RNN存在梯度消失和爆炸问题，限制了其在长序列数据上的应用效果。

Matlab大师兄
2025-01-18 19:51:14

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 29

#分类 #matlab #gru
分类预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元多输入分类预测

近年来，随着大数据时代的到来以及深度学习技术的飞速发展，多输入分类预测问题受到了广泛关注。传统的机器学习算法在处理复杂、非线性的多输入数据时往往力不从心。而深度学习模型，特别是卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)，凭借其强大的特征提取和学习能力，为解决这类问题提供了新的途径。然而，深度学习模型的参数空间巨大，模型的超参数选择对最终预测性能的影响至关重要。

Matlab大师兄
2025-01-01 23:07:46

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 29

#分类 #matlab #cnn
心脏病数据分析及分类实践

从临床数据到智能预警一、心血管疾病防控现状与技术突破全球每年因心血管疾病死亡人数达1860万，中国现患病人数3.3亿。print(df[['age','sex','cp','thalach','oldpeak']].describe())核心指标：收缩压≥140mmHg标记为高血压高危衍生特征：LDL/HDL比值（>2.5提示动脉硬化风险）基因标记：SCN5A突变携带者风险增加2.3倍2. 数据预

 C3055287595
2025-06-19 16:19:02

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 5

#数据分析 #分类 #数据挖掘
【机器学习】朴素贝叶斯分类#1基于Scikit-Learn的简单实现

朴素贝叶斯分类；贝叶斯公式

 -一杯为品-
2025-03-03 19:33:59

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 14

#机器学习 #分类 #scikit-learn +2
机器学习入门第一课：5分钟搞懂朴素贝叶斯，原来概率这么好用！

【摘要】朴素贝叶斯是机器学习入门的经典算法，特别适合新手学习。其核心基于贝叶斯定理和条件独立性假设，通过概率计算实现分类，具有简单易懂、计算高效的特点，广泛应用于垃圾邮件识别、情感分析等场景。文章详细解析了算法原理，包括贝叶斯定理公式、条件独立性假设和分类规则，并介绍三种常见模型变种（高斯/多项式/伯努利）及其适用场景。最后提供完整的Python代码示例（使用sklearn实现鸢尾花分类），帮助读

 AI魔王进化论.
2025-09-28 18:16:00

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 15

#机器学习 #人工智能 #决策树 +3
LVQ_在遥感图像分类中的应用

遥感图像分类是遥感技术中的关键环节，它旨在将遥感图像中的像素按照其光谱特征或其他属性划分到不同的类别中。准确的分类结果对于土地利用监测、环境评估、资源勘探等领域具有重要意义。学习矢量量化（Learning Vector Quantization，LVQ）作为一种有监督的神经网络分类方法，因其具有较强的分类能力和可解释性，在遥感图像分类中得到了广泛的应用。本文将详细介绍 LVQ 在遥感图像分类中的原

 fanxbl957
2025-04-18 09:34:53

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 7

#分类 #数据挖掘 #人工智能
使用机器学习和深度学习对城市声音进行分类（Matlab代码实现）

2.6 算例6：使用小波分析和深度学习对城市声音进行分类部分代码：Fs = 44100;endendendendwhile trueendreturnendendend🎉3参考文献文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

梦想科研社_研学
2025-01-29 09:49:24

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 9

#机器学习 #深度学习 #分类
图片分类（2）半监督学习

让模型从带有标签的训练数据中学习，学习输入到输出的映射关系。可以把监督学习理解为我们教机器如何做事情。给定：{(x₁, y₁), (x₂, y₂), ..., (xₙ, yₙ)}目标：学习 f: X → Y，使得 f(x) ≈ y典型任务：分类（如垃圾邮件检测）、回归（如房价预测）。经典算法逻辑回归支持向量机（SVM）、神经网络。应用场景：图像分类、医疗诊断、销售预测。无监督学习（Unsuperv

xixi__xixi__xixi
2026-01-30 12:03:45

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 16

#分类 #人工智能 #数据挖掘
用switch完成一个成绩分类的代码

int main()");return 0;elsecase 9:break;case 8:break;case 7:break;case 6:break;default:return 0;

weixin_45701334
2025-03-12 15:46:15

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 1

#分类 #java #算法
联邦学习图像分类实战：基于FATE与PyTorch的隐私保护机器学习系统构建指南

nn.ReLU(),nn.ReLU(),nn.ReLU(),return x本文系统阐述了基于FATE和PyTorch构建联邦学习图像分类平台的全流程，通过横向联邦架构实现了数据不动模型动的安全协作模式。实验表明，在CIFAR-10数据集上，联邦学习方案在保持87%以上准确率的同时，可将原始数据泄露风险降低90%。未来可结合区块链技术实现更完善的审计追踪，或探索神经架构搜索（NAS）在联邦场景的应

 魔法小药丸
2025-05-26 06:56:04

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#机器学习 #分类 #pytorch +2
International Marine Purchasing Association 7(IMPA7)Execl版

IMPA是有一个富有海事采购经验的团队成立于1978年，目标是增加采购方和供应方的理解和提高相关业务知识水平，科学的建立海事采购方面的规范。IMPA在全世界拥有广泛的会员基础，包括一流的船东，船舶管理公司、海事产品制造厂商以及供应商。61 HandToolsl手动工具 63 CuttingToolsl切削工具。5. 更好的理解船舶供应效率的重要性以及采购经验在减少船舶费用方面的价值。8. 促使国家

 亚丁号888
2025-05-07 10:31:51

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 31

#分类
【基于Zernike矩的良性和恶性肿块的分类】应用于乳腺癌诊断中的快速相反权重学习规则（Matlab代码实现）

Zernike矩是基于正交Zernike多项式的复数矩，其定义为：其中，ρ为极径，θ为方位角，Rnm(ρ)为径向多项式。Zernike矩的模值∣Znm∣具有旋转不变性，而其相位差与图像旋转角度成比例。通过低阶矩描述整体形状、高阶矩刻画细节的特性，Zernike矩可有效区分肿块边缘的细微差异（如良性的规则轮廓与恶性的毛刺状边缘）。

程序猿鑫
2025-04-30 11:34:53

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 20

#分类 #学习 #matlab
(SCI算法结合)IPOA-LSTM数据分类预测，matlab代码

随着大数据时代的到来，数据分类预测在各个领域都扮演着越来越重要的角色。从金融风险评估到医疗诊断，再到工业故障检测，准确高效的数据分类预测能够为决策提供有力的支持。然而，实际应用中的数据往往具有高维性、非线性以及复杂的时间依赖性等特点，传统的分类预测方法难以有效应对。因此，开发更加智能且适应性强的分类预测算法成为了研究的热点。长短期记忆网络(LSTM)作为一种特殊的循环神经网络(RNN)，在处理时间

 Matlab科研工作室
2025-02-09 23:01:16

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 13

#算法 #lstm #分类
【基于Zernike矩的良性和恶性肿块的分类】应用于乳腺癌诊断中的快速相反权重学习规则附Matlab代码

乳腺癌是女性发病率最高的恶性肿瘤之一，早期准确区分乳腺肿块的良恶性是提升患者生存率的关键。医学影像（如乳腺 X 线钼靶、超声、MRI）中，良恶性肿块的形态、边缘、纹理等视觉特征存在显著差异，但传统人工诊断依赖医生经验，易受主观因素影响，且诊断效率低。Zernike 矩作为一种正交矩，能在抗噪声干扰的同时，精准提取图像的旋转不变性形态特征（如肿块边缘光滑度、形状不规则度）；

Matlab算法改进和仿真定制工程师
2025-10-14 19:42:20

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 26

#分类 #学习 #matlab
【故障诊断】基于TCN故障分类模型的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）

西储大学轴承数据集是故障诊断领域广泛使用的标准数据集之一。该数据集由美国凯斯西储大学（Case Western Reserve University）工程学院机械工程实验室开发，包含了正常工况和多种故障工况下的振动信号数据。数据采集速率为12kHz或更高，通过加速度传感器采集得到。数据集涵盖了轴承内圈、外圈和滚动体（球）损坏等多种故障类型，每种故障情况还区分了不同的故障尺寸（如直径0.007英寸、

我爱Matlab编程
2025-05-09 09:46:34

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 29

#分类 #python #数据挖掘
机器学习多分类神经网络实践

v = np.ones((1, m_train)).reshape((1, -1))# 1 向量。Z_2_test = np.dot(W_2.T, A_1_test) + b_2# 广播操作。Z_1_test = np.dot(W_1.T, X_test) + b_1# 广播操作。U = np.ones((classes, classes))# 1矩阵。learning_rate = 0.1# 学

 wxw152132
2025-05-26 11:48:36

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 15

#机器学习 #分类 #神经网络
【使用机器学习和深度学习对城市声音进行分类】基于两种技术（ML和DL）对音频数据（城市声音）进行分类附Matlab代码

本研究旨在探索机器学习（ML）和深度学习（DL）技术在城市声音分类中的应用特征提取与分类模型构建方法。机器学习方面，采用梅尔频率倒谱系数（MFCC）等传统特征提取方法，结合支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等经典分类算法；深度学习方面，构建卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体 LSTM、GRU 等模型，直接从原始音频数据中自动学习特征。

matlab科研助手
2025-07-06 21:43:49

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 14

#机器学习 #深度学习 #分类
K近邻算法的分类与回归应用场景

K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种基础但强大的机器学习方法，它既可以用于分类问题，也能解决回归问题。两者的核心思想都是基于"近朱者赤，近墨者黑"的原理，但应用场景和输出形式有所不同。

李昊哲-小课
2025-07-16 10:18:38

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 16

#近邻算法 #分类 #回归 +4
请使用sklearn的KNN算法（k选择3），对给定的测试数据X_test进行分类

y_train = ['稍胖', '稍胖', '稍胖', '过胖','太胖', '正常', '偏瘦', '正常', '过胖', '太胖', '正常', '偏瘦']

2301_80539845
2025-06-19 10:52:20

 323

 5

#算法 #sklearn #分类
CNN-BiGRU-Attention分类预测+SHAP分析+特征依赖图！Matlab代码实现

数据预处理：将数据整理成适合时序分类的格式，通常为[samples, timesteps, features]。构建模型：使用CNN层（一维卷积）提取局部特征。使用BiGRU层捕获时序上下文信息（双向）。加入Attention层（通常为自注意力或对BiGRU输出的注意力）以增强重要时间步的表示。全连接层和分类输出层。训练模型。使用SHAP进行可解释性分析：创建DeepExplainer（适用于深度

 Matlab_数学建模助手
2025-12-01 11:30:30

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 9

#cnn #分类 #matlab
KPCA-ISSA-KELM基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化核极限学习机故障诊断分类附Matlab代码

在工业领域，故障诊断分类是保障设备安全稳定运行的关键环节。准确及时的故障诊断可以避免设备停机带来的经济损失，提高生产效率，并降低安全风险。近年来，随着工业自动化程度的不断提高，复杂设备的故障诊断面临着数据维度高、噪声干扰大、样本不平衡等诸多挑战。因此，开发高效、准确的故障诊断模型具有重要的理论意义和实际应用价值。核极限学习机 (Kernel Extreme Learning Machine, KE

Matlab科研工作室
2025-04-19 20:00:21

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 15

#分类 #matlab #数据挖掘
【使用机器学习和深度学习对城市声音进行分类】基于两种技术（ML和DL）对音频数据（城市声音）进行分类附Matlab代码

本研究旨在探索机器学习（ML）和深度学习（DL）技术在城市声音分类中的应用特征提取与分类模型构建方法。机器学习方面，采用梅尔频率倒谱系数（MFCC）等传统特征提取方法，结合支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等经典分类算法；深度学习方面，构建卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体 LSTM、GRU 等模型，直接从原始音频数据中自动学习特征。

Matlab大师兄
2025-07-09 10:44:19

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 9

#机器学习 #深度学习 #分类
矿物分类案列（一）六种方法对数据的填充

数据类型：每行记录矿物微量元素（氯、钠、镁等）及类别（A/B/C/D/E）（注意:发现类别 E 仅有一条数据，无法用于模型训练，所以我们应该删除该数据）任务目标：构建分类模型，通过微量元素自动识别矿物类型（A/B/C/D）

赴335
2025-08-17 20:37:17

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 50

#分类 #数据挖掘 #人工智能 +3
[原创]HLOA-BiTCN-BiGRU分类角蜥蜴算法-双向时间卷积网络-双向门控循环单元的数据分类预测

原创](24年算法)分类角蜥蜴算法-双向时间卷积网络-双向门控循环单元的数据分类预测赠送HLOA算法原文献pdfHOLA优化参数为：学习率，卷积核的数量，正则化系数1.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！2、角蜥蜴优化算法（Horned lizard optimizer algorithm，HLOA）

small_ccb
2025-04-21 15:22:55

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 7

#深度学习 #分类
机器学习分类算法实践:朴素贝叶斯分类

摘要：本课程演示了使用scikit-learn库实现朴素贝叶斯分类器对葡萄酒数据集进行分类的过程。通过13种化学成分分析三种不同产地的葡萄酒，课程展示数据预处理、特征相关性分析（包括箱线图和协方差矩阵可视化）以及模型训练评估（准确率93.5%）。尽管特征间存在一定相关性，违反朴素贝叶斯的独立性假设，但模型仍表现良好，说明了该方法的实用性。最后通过混淆矩阵和分类报告详细评估了模型性能。

WSSWWWSSW
2025-10-30 18:00:24

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 28

#机器学习 #分类 #人工智能 +1
决策树快速入门：不仅有公式图解，还有能直接跑的分类+回归代码！

本文系统介绍了决策树算法，从基础概念到实战应用。首先解释了决策树的结构（根节点、中间节点、叶子节点）和生成流程（初始化、终止判断、最优划分）。重点讲解了三种划分属性选择准则：信息增益(ID3)、增益比(C4.5)和基尼指数(CART)，并比较了它们的优缺点。文章还介绍了防止过拟合的剪枝技巧，以及处理连续值和缺失值的方法。最后通过Python代码示例演示了分类树（鸢尾花数据集）和回归树（波士顿房价）

AI魔王进化论.
2025-09-25 17:10:26

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 18

#决策树 #分类 #回归 +2
机器学习——16种模型(基础+集成学习)+多角度SHAP高级可视化+Streamlit交互式应用+RFE特征选择+Optuna+完整项目

本研究构建了一个集成自动化机器学习全流程系统，涵盖数据预处理、模型优化、验证解释及部署应用。通过SMOTE平衡处理、Optuna超参数优化和集成学习（Voting/Stacking）构建高性能模型，并采用DCA决策曲线、校准曲线和SHAP/LIME进行深度验证与解释。系统实现了从数据清洗（包括异常值处理、特征筛选）到16种算法的全面评估（ROC曲线、AUC森林图等十多项指标），最终基于Stream

qq_45932996
2026-01-19 10:07:54

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 15

#机器学习 #集成学习 #人工智能 +4
Classification: Basic Concepts and Techniques｜分类：基本概念与技术

本文系统介绍了分类任务的基本概念与方法。首先区分了有监督学习和无监督学习，阐述了分类的定义与常见应用场景。然后详细讲解了分类模型构建的完整流程，包括数据收集、预处理、模型选择、训练评估和部署等关键步骤。重点介绍了决策树算法，涵盖Hunt算法、测试条件设计（针对名义、有序和连续属性）、最优划分确定（基尼指数、信息熵等指标）等内容。文章还对比了基础分类器和集成分类器的特点，通过具体示例展示了决策树从训

 enndne
2025-11-26 13:29:24

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 21

#分类 #人工智能 #数据挖掘 +4
【故障诊断】基于TCN故障分类模型的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）

西储大学轴承数据集是故障诊断领域广泛使用的标准数据集之一。该数据集由美国凯斯西储大学（Case Western Reserve University）工程学院机械工程实验室开发，包含了正常工况和多种故障工况下的振动信号数据。数据采集速率为12kHz或更高，通过加速度传感器采集得到。数据集涵盖了轴承内圈、外圈和滚动体（球）损坏等多种故障类型，每种故障情况还区分了不同的故障尺寸（如直径0.007英寸、

qq_551705769
2025-05-09 09:46:59

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 17

#分类 #python #数据挖掘