使用多个神经网络进行细菌分类(Matlab代码实现)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了使用多个神经网络进行细菌分类(Matlab代码实现)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

 💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。

⛳️座右铭:行百里者,半于九十。

📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现


💥1 概述

使用多个神经网络进行细菌分类是一种常见的方法,可以通过集成多个网络的预测结果来提高分类性能。下面是一个基本的步骤:

1. 数据收集和准备:收集包含细菌图像和相应标签的数据集。这些图像可以是通过显微镜或其他图像采集设备获取的。确保数据集中包含各种不同类型的细菌,以及他们的相应标签。对图像进行预处理,如调整大小、灰度化等。

2. 构建多个神经网络:选择适当的神经网络架构用于细菌分类任务。可以使用常见的分类网络结构,如卷积神经网络(CNN),或自定义的网络结构。构建多个独立的神经网络模型。

3. 数据集划分和训练:将数据集划分为训练集、验证集和测试集。使用训练集对每个神经网络模型进行独立的训练,并使用验证集进行模型的优化和超参数调整。确保使用数据增强技术来扩充训练数据的多样性。

4. 集成分类器:使用多个神经网络模型的输出作为输入,构建一个集成分类器来综合利用这些模型的预测结果。可以使用简单的投票或加权平均等集成方法来决定最终的分类结果。

5. 模型评估和优化:使用测试集对集成分类器进行评估。计算准确率、召回率、F1分数等性能指标来评估分类器的表现。根据评估结果对模型进行调整和优化。

6. 模型推理和应用:使用经过训练和优化的集成分类器对输入的细菌图像进行预测和分类。将细菌图像输入到多个神经网络模型中,并综合考虑它们的输出结果以得出最终的分类结果。

7. 模型更新和改进:随着获取更多数据和新的细菌类型,可以继续更新和改进神经网络模型,并对集成分类器进行重新训练和优化。

通过上述步骤,你可以使用多个神经网络进行细菌分类,提高分类性能并提供更可靠的预测结果。这种方法在微生物学研究、医学诊断和环境监测中都具有潜在的应用价值。

对许多人来说,迁移学习并不是新鲜事。然而,在一个脚本中训练多个深度学习网络的情况很少见。然而,这可能需要大量的计算资源,因此你可以修改上面的代码,在一个for循环中逐个训练深度学习网络,在获得一个模型的准确率后,你可以清除网络和相关信息,然后运行下一个模型。享受探索的乐趣!

在MATLAB中有许多预先训练的网络:alexnet,googlenet,resnet50,vgg16,vgg19,resnet101,inceptionv3,inceptionresnetv2,squeezenet。

这个例子将使用各种预训练深度学习网络的迁移学习来对各种细菌进行分类。这将有助于减少手动分类的时间,并将错误分类的风险降至最低。

1) 使用 Alexnet 进行迁移学习 2) 在单个脚本中使用多个预训练神经网络进行迁移学习

📚2 运行结果

使用多个神经网络进行细菌分类(Matlab代码实现),神经网络,分类,matlab

%Display image from each category
for i=1:1:numel(DataSetInfo.Label)
        subplot(ceil(numel(DataSetInfo.Label)/3),3,i);
        I = readimage(imds,sum(DataSetInfo.Count(1:i))-randi(DataSetInfo.Count(i),1));
        imshow(I)
        title(string(DataSetInfo.Label(i)));
end

使用多个神经网络进行细菌分类(Matlab代码实现),神经网络,分类,matlab

idx = randperm(numel(imdsValidation.Files),4);
for j=1:numel(net)
    figure
    for i = 1:4
        subplot(2,2,i)
        I = readimage(imdsValidation,idx(i));
        imshow(I)
        label = YPred{j}(idx(i));
        title(string(label));
    end
    stringtitle = strcat(netName{j},sprintf('\n Accuracy is %0.2f %%',(accuracy(j))*100));
    sgtitle(stringtitle);
end 

使用多个神经网络进行细菌分类(Matlab代码实现),神经网络,分类,matlab 使用多个神经网络进行细菌分类(Matlab代码实现),神经网络,分类,matlab

使用多个神经网络进行细菌分类(Matlab代码实现),神经网络,分类,matlab

使用多个神经网络进行细菌分类(Matlab代码实现),神经网络,分类,matlab

使用多个神经网络进行细菌分类(Matlab代码实现),神经网络,分类,matlab

使用多个神经网络进行细菌分类(Matlab代码实现),神经网络,分类,matlab

使用多个神经网络进行细菌分类(Matlab代码实现),神经网络,分类,matlab

使用多个神经网络进行细菌分类(Matlab代码实现),神经网络,分类,matlab

使用多个神经网络进行细菌分类(Matlab代码实现),神经网络,分类,matlab

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]刘国华. 细菌域不同分类单元模式菌株间的基因组差异度研究[D].烟台大学,2022.DOI:10.27437/d.cnki.gytdu.2022.000395.

[2]刘国华. 细菌域不同分类单元模式菌株间的基因组差异度研究[D].烟台大学,2022.DOI:10.27437/d.cnki.gytdu.2022.000395.

[3]Kevin Chng (2023). Bacteria Classification Using Multiple Neural Networks文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-614612.html

🌈4 Matlab代码实现

到了这里,关于使用多个神经网络进行细菌分类(Matlab代码实现)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 使用径向基函数(RBF)神经网络对我们自己的excel数据进行分类---包括详细的python代码,RBFRegressor

    径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network)是一种人工神经网络,它由三层组成:输入层、隐藏层和输出层。与传统的神经网络不同,径向基神经网络并不使用传统的激活函数,而是使用径向基函数作为激活函数,即: y = f ( z ) y = f(z) y = f ( z ) ,其中 f f f 是径向基函数

    2024年02月10日
    浏览(45)
  • 自定义的卷积神经网络模型CNN,对图片进行分类并使用图片进行测试模型-适合入门,从模型到训练再到测试,开源项目

    自定义的卷积神经网络模型CNN,对图片进行分类并使用图片进行测试模型-适合入门,从模型到训练再到测试:开源项目 开源项目完整代码及基础教程: 资料获取,关注公众号【一起来学习哟】获取 CNN模型: 1.导入必要的库和模块: torch:PyTorch深度学习框架。 torchvision:P

    2024年02月06日
    浏览(47)
  • MATLAB卷积神经网络——基于ResNet-50进行图像分类

    一、ResNet50工具箱安装 (1)下载工具箱 https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/64626-deep-learning-toolbox-model-for-resnet-50-network (2)在matlab打开下载的resnet50.mlpkginstall文件 (3)使用下面代码进行测试,出现结果说明安装成功 二、训练猫狗数据集 (1)数据集下载链接:    http

    2024年02月21日
    浏览(48)
  • matlab BP神经网络对iris数据集进行分类

    本文所用数据集👉👉👉iris分类数据集 maxminmap归一化函数和netff函数的输入矩阵都是==”行特征,列样本“==的格式,注意转置 BP实现分类时,Y为分类变量,预处理时需要将其转换成独热编码,sim后将得到的类别概率转换成分类数值,可通过以下函数实现: ind2vec:1×120 --

    2024年02月15日
    浏览(43)
  • 什么是 CNN? 卷积神经网络? 怎么用 CNN 进行分类?(1)

    先看卷积是啥,url: https://www.bilibili.com/video/BV1JX4y1K7Dr/?spm_id_from=333.337.search-card.all.clickvd_source=7a1a0bc74158c6993c7355c5490fc600 下面这个式子就是卷积 看完了,感觉似懂非懂 下一个参考视频:https://www.youtube.com/watch?v=E5Z7FQp7AQQlist=PLuhqtP7jdD8CD6rOWy20INGM44kULvrHu 视频1:简单介绍卷积神经网络

    2024年02月08日
    浏览(47)
  • 什么是 CNN? 卷积神经网络? 怎么用 CNN 进行分类?(2)

    参考视频:https://www.youtube.com/watch?v=E5Z7FQp7AQQlist=PLuhqtP7jdD8CD6rOWy20INGM44kULvrHu 视频4:CNN 中 stride 的概念 如上图,stride 其实就是 ”步伐“ 的概念。 默认情况下,滑动窗口一次移动一步。而当 stride = 2 时,则一次移动两步,垂直移动和水平移动都是。 当我们提高 stride 的值的时

    2024年02月06日
    浏览(36)
  • 什么是 CNN? 卷积神经网络? 怎么用 CNN 进行分类?(3)

    参考视频:https://www.youtube.com/watch?v=E5Z7FQp7AQQlist=PLuhqtP7jdD8CD6rOWy20INGM44kULvrHu 视频7:CNN 的全局架构 卷积层除了做卷积操作外,还要加上 bias ,再经过非线性的函数,这么做的原因是 “scaled properly” 通常滑动窗口(filter) 不止一个,如下图 如下图是一个 CNN 的全部流程 如上图,

    2024年02月06日
    浏览(39)
  • 深度学习图像分类实战——pytorch搭建卷积神经网络(AlexNet, LeNet, ResNet50)进行场景图像分类(详细)

    目录 1  一、实验过程 1.1  实验目的 1.2  实验简介 1.3  数据集的介绍 1.4  一、LeNet5网络模型 1.5  二、AlexNet网络模型 1.6  三、ResNet50(残差网络)网络模型  二、实验代码 导入实验所需要的库  参数配置 数据预处理 重新DataSet 加载数据转为DataLoader函数 可视化一批训练

    2024年02月05日
    浏览(66)
  • Keras-4-深度学习用于计算机视觉-卷积神经网络对 MNIST 数字进行分类:

    本篇学习记录主要包括:《Python深度学习》的第5章(深度学习用于计算机视觉)的第1节(卷积神经网络简介)内容。 相关知识点: 密集层 (Dense层、全连接层) 和 卷积层的区别在于: Dense层从输入特征空间中学到的是全局模式;而卷积层学到的是局部模式 (学到的是卷积核大

    2024年02月11日
    浏览(56)
  • 神经网络实战--使用迁移学习完成猫狗分类

    前言: Hello大家好,我是Dream。 今天来学习一下如何使用 基于tensorflow和keras 的迁移学习完成 猫狗分类 ,欢迎大家一起前来探讨学习~ 说明:在此试验下,我们使用的是使用tf2.x版本,在jupyter环境下完成 在本文中,我们将主要完成以下任务: 实现基于tensorflow和keras的迁移学

    2024年02月06日
    浏览(42)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包