【水果分类】基于计算机视觉和前馈神经网络自动水果分类系统附Matlab代码
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一、技术背景与核心目标
水果分类是农产品加工、零售溯源、智能仓储等领域的关键基础任务，传统人工分类方式存在效率低、主观性强、易受环境干扰等局限，难以满足现代化生产与流通的自动化需求。随着计算机视觉与深度学习技术的发展，基于图像的自动分类方法凭借非接触式检测、高准确率、可规模化应用等优势，成为水果分类的主流技术方向。
本文提出基于计算机视觉和前馈神经网络（Feedforward Neural Networ
【图像检测】基于机器视觉的香蕉质量检测附Matlab代码
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一、技术背景与核心目标
香蕉作为全球消费量最大的水果之一，其质量直接影响市场价值与消费者体验。传统香蕉质量检测依赖人工目测，存在效率低、主观性强、标准不统一、易受疲劳影响等局限，难以满足现代化农产品加工与流通的规模化、自动化需求。机器视觉技术凭借非接触式检测、客观精准、可批量处理等优势，成为农产品质量检测的主流技术方向。
本文提出基于机器视觉的香蕉质量检测系统，核心目标是：通过机器视觉技术采集香蕉图像，
【GPR回归预测】基于双向长短期记忆神经网络结合高斯过程回归(BiLSTM-GPR)的多变量回归预测 （多输入单输出）附Matlab代码
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一、技术背景与核心目标
多变量回归预测是工业过程控制、能源负荷预测、环境监测等领域的关键技术，其核心需求是基于多个相关输入变量（如温度、湿度、历史负荷、设备运行参数等），精准预测单一目标输出变量（如未来能耗、产品质量指标、污染物浓度等）。传统单模型预测方法存在明显局限：长短期记忆神经网络（LSTM）虽能捕捉时序数据的动态依赖关系，但对预测结果的不确定性估计能力不足；高斯过程回归（GPR）具备概率输出特性与
Scikit-learn 入门指南
scikit-learn 是 Python 最主流的机器学习库，提供统一、简洁的 API，覆盖数据预处理、模型训练到评估部署全流程。专注传统算法，轻量高效，无缝集成 NumPy/Pandas，是教学、原型开发与生产部署的首选工具。（239字）
哈里斯鹰算法优化最小二乘提升(HHO-LSBoost)多输入回归预测附Matlab代码
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多输入回归预测在工业过程建模、能源负荷预测、环境参数估计等领域具有重要应用价值。最小二乘提升（LSBoost）作为一种集成学习算法，通过迭代训练弱学习器并加权组合，具备
基于贝叶斯优化BP神经网络与MGWO算法的氧化锆陶瓷磨削工艺参数优化附Matlab代码
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🔥 内容介绍
氧化锆陶瓷凭借高硬度、耐磨损、生物相容性好等优势，广泛应用于航空航天、医疗器械、精密制造等领域。但其高脆性与低断裂韧性导致磨削过程易产生裂纹、崩边等缺陷，严重影响加工质量与效率
基于多目标分析的F-T柴油机SOOT和NOx排放物优化研究Matlab实现
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🔥 内容介绍 为充分发挥F-T煤制油的优良理化特性,改善柴油机SOOT和NOX之间的"Trade-off"关系,以一台四缸柴油机为研究对象,将SOOT和NOX作为优化目标.通过台架试验获得
