《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

全书共分三大部分：一、高等概率的基本概念与工具，诸如随机元(含特例随机变量)及其分布，随机元的特征泛函，各种收敛性(含依概率收敛、概率为1地收敛、LP收敛、完全收敛、淡收敛、局部弱收敛及弱收敛等)；
二、概率极限理论，包括大数定律，中心极限定理，重对数律，不变原理，无穷可分律的理论及其应用等；
三、随机过程论，包括可数状态离散时间的马尔可夫链，可数状态连续时间的马尔可夫过程，随机环境中马尔可夫链，鞅论等。
在每章的最初，附有习题与应用。

本书次要是关于学习敏捷，理解敏捷；
通过实践内容（包含scrum、极限编程）、实践敏捷中遇到的问题，提供取得进展，获得更多成果的实用建议，深入理解敏捷宣言，真正做到敏捷目录第一章学习敏捷第二章理解敏捷价值观第三章敏捷原则第四章scrum和自组织团队第五章scrum计划和集体承诺第六章极限编程和拥抱变化......

为了获得高反复频率的飞秒激光脉冲，将突发运行模式引入飞秒碟片再生放大系统中。
通过将再生放大器的腔长设计为9.3m,激光系统输出了接近衍射极限的激光脉冲，且激光脉冲的反复频率为电光调制频率的5倍。
在电光调制频率为5kHz、吸收的抽运功率为98W的条件下，获得了最高输出功率为10.7W、光谱半峰全宽为1.18nm、脉冲宽度为777fs的双曲正割脉冲输出。
再生放大器的光-光转换效率随着电光调制频率的增加而增加，从频率为0.5kHz时的12.4%增加到频率为5kHz时的25.3%。
激光的输出稳定性在18~20℃的温度区间内随着水冷温度的降低而提高，激光系统输出功率的均方根从20℃时

为了获得高反复频率的飞秒激光脉冲，将突发运行模式引入飞秒碟片再生放大系统中。
通过将再生放大器的腔长设计为9.3m,激光系统输出了接近衍射极限的激光脉冲，且激光脉冲的反复频率为电光调制频率的5倍。
在电光调制频率为5kHz、吸收的抽运功率为98W的条件下，获得了最高输出功率为10.7W、光谱半峰全宽为1.18nm、脉冲宽度为777fs的双曲正割脉冲输出。
再生放大器的光-光转换效率随着电光调制频率的增加而增加，从频率为0.5kHz时的12.4%增加到频率为5kHz时的25.3%。
激光的输出稳定性在18~20℃的温度区间内随着水冷温度的降低而提高，激光系统输出功率的均方根从20℃时

用于预测和分类的极限进修机改进算法

陈意云写的，书中首先介绍了代数规范的基本知识和一此泛代数的知识，然后系统地介绍了范畴论的主要内容，范畴，函子，自然变换，积与和，极限和余极限，伴随，笛卡尔封闭的范畴和素描等，并通过很多例子，介绍了范畴论在程序设计语言的语义，论域理论，演绎系统和方式规范等方面的应用

自顺应极限学习机

连续潮流：又称为延拓潮流，是电力系统电压稳定性分析的有力工具，它通过在常规潮流基础上引入一个负荷增长系数来克服雅可比矩阵奇异，从而克服接近稳定极限运行状态时的收敛问题，解决了常规潮流在崩溃点外无解和在崩溃点附近不能可靠收敛的问题。
连续潮流法是从初始稳定工作点开始，随着负荷缓慢变化，沿相应的PV曲线对下一工作点进行预估、校正，直至勾勒出完整的PV曲线。
PV曲线由于反映了系统随着负荷的变化而引起的节点电压的变化状况，因而，已经被广泛地用来确定系统运行点至电压崩溃点的距离，或确定电压崩溃点。
连续潮流法的基本思路就是从当前工作点出发，随负荷不断增加，不断用预测/校准算子来连续求解潮流（系统的运行点），直至求得电压崩溃点（SNB），在得到整条PV曲线的同时，也获得负荷临界状态的潮流解（稳定欲度）。

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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。