基于三层BP神经网络的股票数据猜测模型（MATLAB2014)文件列表：BP_ZXF.mBP_ZXF.xlsx

基于遗传算法的BP神经网络优化算法,MATLAB智能算法30个案例分析的例程，正确完好

PID控制是最早发展起来的控制策略之一，是迄今为止最通用的控制方法。
目前大多数工业控制回路仍然应用着PID控制器或改进型PID控制器。
在PID控制中，控制效果的好坏完全取决于PID参数的整定与优化。
普通的PID控制在控制基本线性和动念特性不随时间变化的系统上控制效果不错，但是在控制非线性、时变的系统时，控制效果往往不佳。
温度控制具有非线性、大滞后、大惯性、时变性、升温单向性等特点，因此传统的PID控制无法对其实现有效的控制，智能PID开始应用于温度控制系统。
随着计算机技术和智能计算理论的发展，智能控制理论正越来越多的应用于PID控制器的功能改进中去。
模糊控制和神经网络各有优点，两者都能对PID控制器参数进行整定与优化，提高了PID控制器的控制功能。
  本文将模糊控制与神经网络结合起来，组成模糊神经网络对PID三个参数进行整定与优化，设计出了一种模糊神经网络PID控制器结构，在此基础上以DSP为处理器实现了具有自整定功能的PID温度控制系统。
系统主要包括：电源模块，采用TPS76833芯片进行电源转换；
温度电压测量模块，采用Ptl00温度传感器及其相应的测量电桥进行温度电压采集，应用DSP的模数转换单元将模拟量转换为数字量；
人机交互模块，运用DSP的I／O模块设计出一套键盘作为输入，LCD显示器采用点阵式液晶显示器MG．12232，与PC机的交互方面，采用支持RS．232标准的MAX一232作为驱动芯片，驱动DSP与PC机的串行通信；
温度控制模块采用控制量控制PWM波占空比信号的策略，输出占空比信号来控制功率模块的导通，达到控制温度的目的。
最后设计并实现了基于自整定PID控制器的温度控制系统的主要程序。

BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类，matlab完成。

网上找的matlab基于bp神经网络的人脸识别需求标准的orl人脸数据库也可根据源代码进行改写

本人编的人工鱼群算法优化3层前向神经网络，为MATLAB代码，保证可以运行

优点——RBF神经网络有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，有着很大的应用市场。
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预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。

importnumpyasnpimportsysdefconv_(img,conv_filter):filter_size=conv_filter.shape[1]result=np.zeros((img.shape))#循环遍历图像以使用卷积运算forrinnp.uint16(np.arange(filter_size/2.0,img.shape[0]-filter_size/2.0+1)):forcinnp.uint16(np.arange(filter_size/2.0,img.shape[1]-filter_s

vc++编写的som自组织神经网络的源程序代码，简单易懂，含成绩解析

具有马尔可夫腾跃参数和区间时变时滞的随机神经网络的新的依赖时滞的全局鲁棒无源分析

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。