《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：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

最优化成绩进化计算群体智能算法微粒群算法的发展改进的微粒群算法基于遗传思想改进PSO离散变量的微粒群算法粒子群优化算法

在分析各种冗余时间之间作用机理的基础上，以列车旅行时间和列车到发站延误时间最短为优化目标，建立运行图冗余时间优化规划模型。
在此基础上引入遗传粒子群优化算法对模型进行求解，并用MATLAB仿真。
以虚拟运行时刻表为背景，通过合理设置列车运行干扰时间和仿真分析方案，对结果进行分析。
结果表明：用该模型和算法得到的规划方案相比较于固定比例方案，总延误时间短，列车在区间和车站的晚点次数少;相比较于遗传算法求解该模型的总延误时间短，总冗余时间设置多，但是列车在车站和区间的晚点次数少。

多个函数利用多种粒子群算法处理优化问题：用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题用二阶振荡粒子群优化算法求解无约束优化问题用混沌粒子群优化算法求解无约束优化问题用基于选择的粒子群优化算法求解无约束优化问用基于交叉遗传的粒子群优化算法求解无约束优化问用基于模拟退火的粒子群优化算法求解无约束优化问题用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题用学习因子同步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题

为了让广大学者更直观的了解例子群算法，作者编制了粒子群算法演示程序，可以直观的观察例子群算法的寻优过程，并提供了源程序，供广大学者学习交流。

自顺应多目标粒子群优化器TheAdaptiveMulti-ObjectiveParticleSwarmOptimizer(AMOPSO）.

方便大家用于完成目标对象的动态优化，其中包括动态粒子群优化算法和动态蜂群优化算法

这个算法是遗传算法和粒子群优化算法互相结合的matlab程序，优化效率提高很多，不会陷入局部最优

随着射频功放非线性对射频前端的影响日益增大,使得功放建模变得越来越重要。
提出了一种自顺应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型。
将小波函数融入到自顺应模糊推理系统的模糊规则中,得到新的网络模型;在粒子群算法中引入最差位置影响因子,提高搜索效率,并进一步简化,忽略粒子的速度项,同时采用与顺应度函数值相关的动态变化惯性权重,加快了收敛速度,避免出现"早熟"现象。
仿真结果表明:该方法建立的功放模型误差小、精度高,能够有效地表征功放特性。

文件中给出案例数据，列代表指标集（输入集x:1-7,输出集y:8）行代表数据集。
可以用于本科毕业论文或者硕士毕业论文，首先使用SPSS进行出成分分析，然后将主成分得分值作为输入集，输出集保持不变。
通过该算法文件就可以得到预测值，具体步骤可以参考《基于SVM和LS-SVM的住宅工程造价预测研究》。
本算法使用BP神经网络的误差函数作为GWO算法的适应度函数，通过BP神经网络连接权值和阈值的数量来决定GWO算法中灰狼的维数，那么GWO算法寻优的过程就是权值和阈值更新的过程。
因而，GWO算法寻优的过程替代了BP神经网络梯度下降的过程。
经过不断更新和迭代，最终确定出全局最优值，即灰狼α所处的位置。
本算法输出的权值和阈值即作为神经网络的权值和阈值，不在通过神经网络继续训练。
可以参考文献《基于粒子群优化算法的BP网络学习研究》。

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。