2026-04-02
SVHN 图像分类实验报告
本实验报告记录了使用 DenseNet-121 模型结合 CutMix 数据增强和 OneCycleLR 学习率调度，在 SVHN 街景门牌号数据集上进行快速测试的过程。实验仅训练 1 轮，测试准确率达到 81.56%，验证了预训练模型在真实场景数字识别任务上的有效性和快速收敛能力。
2025-11-11
BP仿真实验补充
解释了训练误差MSE与平均绝对误差MAE数值差异的原因，及BP算法、meshgrid、归一化、Sigmoid和偏置在函数逼近与泛化评估中的作用。（此篇内容均为DeepSeek生成后总结所成，仅供参考）
2025-11-10
BP神经网络仿真前置准备
介绍 BP 神经网络的三层结构、前向传播与反向传播算法及参数更新公式。
2025-11-10
BP仿真实验设计
一次失败的BP逼近仿真尝试
2025-11-10
模糊推理具体步骤
使用可信度的方式进行模糊推理，会造成数据丢失。正确的方法应该是先列表后查表，再依据查表进行模糊推理。
2025-11-08
模糊控制系统设计
一次失败的模糊控制设计尝试