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相比与SVM的理论，该文档提供了使用LibSVM进行分类的方法和步骤，提供了完整的基础性指导

控制工程基础(经典控制部分)MATLAB分析，在matlab上实现经典控制理论的分析（含matlab代码）

基于灰理论的灰关联排序---matlab程序，可用于灰色关联度的排序

计量泵广泛应用于石油、化工及水处理领域，其驱动电机通常为三相异步电机。
提出一种隔膜计量泵三相异步电机转速控制方法。
应用直接反馈线性化理论，通过对系统状态方程求导，得到所需的坐标变换和非线性状态反馈变量，实现了三相异步电机控制系统的输入输出反馈线性化。
对线性化后的系统运用极点配置理论和跟踪控制器的设计予以求解。
仿真结果证实：当系统受到扰动时，电机转速仍能快速收敛，系统具有良好的动静态性能和鲁棒性，有助于提高计量泵在复杂环境下运行的稳定性和流量控制精度。

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

工作流技术起源于二十世纪七十年代中期办公自动化领域的研究，由于当时计算机尚未普及，网络技术水平还很低以及理论基础匮乏，这项新技术并未取得成功。
简单地说，工作流就是一系列相互衔接、自动进行的业务活动或任务。
许多公司采用纸张表单，手工传递的方式，一级一级审批签字，工作效率非常低下，对于统计报表功能则不能实现。
而采用工作流软件，使用者只需在电脑上填写有关表单，会按照定义好的流程自动往下跑，下一级审批者将会收到相关资料，并可以根据需要修改、跟踪、管理、查询、统计、打印等，大大提高了效率。
BPMN是BPM及workflow的建模语言标准之一。
OMG于2011年推出BPMN2.0标准，13年12月推出BP

清华大学专著，详细讲述了可视化理论，pdf版本

为做到更高相似的三维物理模拟实验,通过对以往结构模型底板的研究改进,提出了条带式组合活动底板与半密闭空间开采模拟技术相结合的实验方法,并将其应用于实际。
实践表明:该方法成功实现了三维模型工作面模拟支架的全过程自动移架、模拟支架管线的有效管理以及覆岩垮落形态的全过程保存等技术创新,极大提高了实验仿真性和准确性,对完善地下煤层开采理论研究、改善实验条件具有一定意义,为该类实验的顺利进行提供了技术参考。

作为一种从实践中涌现出的学生评价方法，学生成长记录袋评价法在国外教育实践中的运用已有十几年的历史，近几年来也开始受到我国教育理论和教育实践工作者的重视、研究和实验。
在新课程改革实验中，学生成长记录袋评价作为一种充分体现发展性学生评价理念的评价方法而被大力倡导：在各实验区得到了普遍的推广，受到老师和学生的广泛欢迎和认可，表现出相当大的生机和活力。
一、什么是学生成长记录袋？从语义分析来看，成长记录袋的英文单词是“portfolio”，意思是“文件夹”、“公事包”或“代表作选辑”等。
在生活和工作中使用这一方法并不是什么新生事物，最早是画家、摄影家，后来是作家、建筑师、时装设计师都曾在很多年以前就

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。