利用GA-BP神经网络算法的应用实例之MATLAB程序，有很详细的中文注释，大家可以根据实际的数据修改相应的参数！
2025/3/15 6:07:01
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大数据时代的来临让我们体会到了信息高速带给我们的便捷，从大数据中提取我们需要的信息变成我们现在的迫切需求。
而神经网络作为大数据中经典算法之一，是我们有必要掌握的，而BP算法作为神经网络的初级算法，是我们学好其它神经网络算法的基础。
本代码经过测试，可以直接运行
而神经网络作为大数据中经典算法之一，是我们有必要掌握的，而BP算法作为神经网络的初级算法，是我们学好其它神经网络算法的基础。
本代码经过测试，可以直接运行
2025/3/2 13:31:49
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本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法，建立价格预测模型。
BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。
此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。
BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。
此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。
2025/1/24 21:36:25
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从pdg（超星）转为pdf，比较清晰；
经典书；
目录：一章：图与算法二：最小树三：最小树形图四：网络优化与线性规划五：最短路六：最大流七：最小费用流八：二部图的匹配九：一般图的匹配十：中国邮递员问题十一：NP完全理论十二：近似算法
经典书；
目录：一章：图与算法二：最小树三：最小树形图四：网络优化与线性规划五：最短路六：最大流七：最小费用流八：二部图的匹配九：一般图的匹配十：中国邮递员问题十一：NP完全理论十二：近似算法
2024/9/12 21:57:20
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个人收集的各类智能算法，共有20多个源代码，包括：遗传算法，蚁群算法，粒子群算法，微分进化算法，遗传神经网络算法，粒子群SVM算法，粒子群神经网络算法等混合算法。
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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