《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

深度卷积神经网络在各类计算机视觉使用中取得了显著的成功，语义分割也不例外。
DeepLab-v3是由谷歌开发的语义分割网络

基于神经网络的车牌识别，点击即可运行，内容包含：图像预处理，车牌水平矫正，字符分割，三层神经网络模型训练，字符识别显示，制造了简易的GUI界面，便于输出显示！

基于BP神经网络的IRIS数据集训练和测试，有完整的数据集和实现代码，直接运转即可得到结果，并显示，正确率，误差，迭代次数等参数

在这篇综述中，我们的目标是在这个快速增长的领域提供尽可能多的新想法和前景。
不仅涉及到二维卷积，还涉及到一维和多维卷积。
首先，这篇综述首先简单介绍了CNN的历史。
第二，我们提供CNN的概述。
第三，介绍了经典的和先进的CNN模型，特别是那些使他们达到最先进的结果的关键点。
第四，通过实验分析，得出一些结论，并为函数选择提供一些经验法则。
第五，介绍了一维、二维和多维卷积的应用。
最后，讨论了CNN的一些有待处理的问题和有发展前景的方向，为今后的工作提供参考。

点格棋可运行程序，使用神经网络算法实现，A.I.高功能

这是用MATLAB语言编写的手写体识别程序,基于BP神经网络的手写体数字识别,代码简约,界面图形化

各种抗衡神经网络（GAN）大合集

基于matlab的Iris、乳腺癌数据集的模式识别分类算法，含有遗传算法+SVM、isodata、感知器算法、LMSE、神经网络等算法的实现代码，用于聚类效果良好，是模式识别大作业的参考材料网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1gQ_BHGWOGpmYv86gyv6EuQ提取码：xigi

BP神经网络，可以处理图像举行分类等各种处理的源码MATLAB源码！本程序经调试可用

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。