蒋星熠Jaxonic，深度学习探索者。深耕TensorFlow与PyTorch，分享框架对比、性能优化与实战经验，助力技术进阶。

蒋星熠Jaxonic带你深入卷积神经网络（CNN）核心技术，从生物启发到数学原理，详解ResNet、注意力机制与模型优化，探索视觉智能的演进之路。

【故障识别】基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据分类预测研究（Matlab代码实现）

卷积神经网络（CNN）通过局部感知和权值共享两大特性，成为计算机视觉的核心技术。本文详解CNN的卷积操作、架构设计、超参数调优及感受野计算，结合代码示例展示其在图像分类、目标检测等领域的应用价值。

本项目基于CNN卷积神经网络与GEI步态能量提取技术，实现高效步态识别。算法使用不同角度（0°、45°、90°）的步态数据库进行训练与测试，评估模型在多角度下的识别性能。核心流程包括步态图像采集、GEI特征提取、数据预处理及CNN模型训练与评估。通过ReLU等激活函数引入非线性，提升模型表达能力。项目代码兼容Matlab2022a/2024b，提供完整中文注释与操作视频，助力研究与应用开发。

本内容包含时间序列预测算法的相关资料，涵盖以下几个方面：1. 算法运行效果预览（无水印）；2. 运行环境为Matlab 2022a/2024b；3. 提供部分核心程序，完整版含中文注释及操作视频；4. 理论概述：结合时间卷积神经网络（TCN）与鲸鱼优化算法（WOA），优化TCN超参数以提升非线性时间序列预测性能。通过因果卷积层与残差连接构建TCN模型，并用WOA调整卷积核大小、层数等参数，实现精准预测。适用于金融、气象等领域决策支持。

本内容介绍了一种基于TCN（Temporal Convolutional Network）与WOA（Whale Optimization Algorithm）的时间序列预测算法。TCN通过扩张卷积捕捉时间序列长距离依赖关系，结合批归一化和激活函数提取特征；WOA用于优化TCN网络参数，提高预测精度。算法流程包括数据归一化、种群初始化、适应度计算及参数更新等步骤。程序基于Matlab2022a/2024b开发，完整版含详细中文注释与操作视频，运行效果无水印展示。适用于函数优化、机器学习调参及工程设计等领域复杂任务。

14种智能算法优化BP神经网络(14种方法)实现数据预测分类研究（Matlab代码实现）

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法，用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪（Matlab代码实现）

【CPOBP-NSWOA】基于豪冠猪优化BP神经网络模型的多目标鲸鱼寻优算法研究（Matlab代码实现）