代码说明代码仅供学习研究，未经允许，请勿擅自商用。
1.输入文件格式输入的文件要求为N行两列的形式，两列分别对应，输入数据点的X轴坐标和Y轴坐标。
输入文件格式示例如下：0.821794-0.04621531.03929 0.0608351.12046 0.07455681.02233 0.05147392.代码支持的凝聚层次聚类算法通过简要的修改代码中函数的参数，代码可以支持不同的凝聚方法，支持的凝聚方法如下，默认的为代码本身算法：单连接算法（默认，最近邻聚类算法，最短距离法，最小生成树算法）；
全连接算法（最远邻聚类算法，最长距离法）；
未加权平均距离法；
加权平均法；
质心距离法；
加权质心距离法；
内平方距离法（最小方差算法）3.代码支持的距离（相似度）度量公式通过简要的修改代码，代码支持计算距离的过程采用不同的距离或相似度度量公式，支持的距离（相似度）公式如下，默认为代码本身才采用的距离公式：欧氏距离（默认）；
标准化欧氏距离；
马氏距离；
布洛克距离（曼哈顿距离，城市街区距离）；
闵可夫斯基（明可夫斯基）距离；
余弦相似度；
相关性相似度；
汉明距离；
Jaccard相似度；
切比雪夫距离。

各种gps应用程序1、data_log.c数据采集程序2、rinexout.cRINEX数据格式写入子程序3、to_rinex.c数据格式转换4、sav_pos.c卫星位置计算程序5、sky_sav.c卫星天空显示程序6、dop_calc.c卫星星座DOP计算程序7、view_sav.c历书预报卫星出现程序8、absl_pos.c单点绝对定位程序9、ssgsoft.c--相对静态定位主程序10、controlf.c?读取输入文件子程序11、orbit.c--选择参考卫星子程序12、broad.c--读广播星历计算子程序13、igs.c--读IGS精密星历子程序14、singlep.c--近似位置计算子程序15、rinex.c--读Rinex数据、探测跳周、组成单差子程序16、eqdd_s.c--组成双差方程子程序17、normdd_s.c?组成法方差子程序18、ad_core.c--平差子程序19、ambifix.c--模糊度固定子程序20、tranf.c--坐标变换子程序21、dgps_ppr.相位平滑伪距改正数计算程序22、dgps_phr准载波相位改正数计算程序23rtcmencd.cRTCM电文编码程序24rtcmencd.cRTCM电文译码程序25、net_dgn.c测量格网设计程序26sur_ctr.c动态测量控制程序27、replay.c动态测量数据回放程序28、kin_tran.c动态定位坐标转换程序29、rms.c定位精度估计程序30、tide.c潮位改正程序31、xybl_54.c54坐标变换程序32、xyxy_loc.c任意坐标系转换程序33、gga+gsv.cGGA和GSV数据模拟程序34、depth.c水深数据模拟程序

王汉生，《MBA精品系列:商务数据分析与应用》从商学院学生的角度出发，通过深入剖析实际案例，向读者展示了统计学在数据分析这一领域的应用。
作者收集了电信、房地产、教育培训、金融等行业的案例，案例内容涉及客户管理、产品定价、消费者偏好、渠道营销、组织行为等领域。
首先简要介绍案例背景资料，并引出有待解决的问题，根据问题设计因变量、自变量及初始模型，在分析的过程中逐渐完善统计模型，解释模型的意义，一步一步抽丝剥茧地向读者展示了数据分析的原理、思想及方法。
分析过程通过sas软件实现（同时提供r程序演示），作者给出了软件输出结果的解读。
值得一提的是，每章还给出了完整的分析报告，为读者日后实际工作提供了示范蓝本。
A商务数摇分析与应用···········.·王汉生/编著中国人民大学出版社北京图书在版编目(CIP)数据商务数据分析与应用/王汉生编著.一北京:中国人民大学出版社,2011.9MBA精品系列)ISBN978-7-30014346-0I.①商…Ⅱ.①王…Ⅲ.①经济统计统计方法研究生-教材Ⅳ.①F22.1中国版本图书馆CIP数据核字(2011)第186797号MBA精品系列商务数据分析与应用王汉生编著ShangwushujuFenxiyuyingyong出版发行中国人民大学出版社杜址北京中关村大街31号邮政编码100080电话010-62511242(总编室)010-62511398质管部)010-82501766(邮购部)010-62514148(门市部)010-62515195(发行公司010-62515275(盗版举报网址http://www.crup.comcnhttp://www.ttrmet.come人大教研网)经销新华书店印刷涿州市星河印刷有限公司规格185mm×260mm16开本版次2011年9月第1版印张12.75插页2印次2011年9月第1次印刷字数203000定价32.00元版权所有杈必究·印装基错负文调换卩REFACE我在上课的时候常常和同学们开一个玩笑:“上帝是靠什么来记录这个世界的?”作为一个统计学家,我会说:“上帝是靠数据来记录这个世界的。
”请原谅,这话也许有点夸张,但这是我的职业习惯,也是我的立场。
仔细想想这并不是笑话。
自然界的风光雨电早就被气象学家忠实记录,从中人们可以了解什么样的事件是“百年一遇”;社会经济活动中的各种商品价格,被几乎所有的国家政府系统采集,这才有了物价指数,从中我们可以判断房价到底是“涨”还是“跌”;医学研究中,科学家通过成百上千的生化指标,刻画一个生命的重要体征,并以此判断药物、医疗设备、治疔方案等是否有效。
在过去的几十年里,随着信息技术的高速发展,以前这些传统且昂贵的数据采集方案逐渐被更加经济有效的信息技术代替。
在生物信息技术中,以生物芯片为代表的新一代技术手段,使得生物科学家能够同时监控成千上万的基因表达水平,这为新药更加快速的研发提供了可能。
那么,在商务管理实践中,数据的故事如何呢?这有点像一首情诗(100%原创):我就在你的身边,你却忽略了我的存在,直到有一天,别人开始重视我的时候,你才明白过来。
”在和业界的接触过程中,我发现这样的故事比比皆是。
例如,大多数超市都有会员卡,忠实记录了消费者的购买行为,但是这些数据发挥应有的作用了吗?很多银行信贷机构,通过尽职调查收集了很多企业的财务信息,这些信息被有效地整合为信用评级打分了吗?各大移动通信运营商拥有极其详细的关于手机使用者的消费信息,甚至可以通过通话记录了解消费者的社会关系网络,如此有用的信息,转化成了客户价值与忠诚度吗?在过去的几年里,SOLOMO(SOcial+LOcal+MObile)的创业理念在电子商务领域大受追捧,很多优秀的创业团队应运而生,充满梦想满怀激情,对不起请等下,年轻的创业家们,你们懂得如何解读来自电子商务的非标准数据吗?例如,文本、网络日志、地理信息等。
天,原来我真的就在你的身边,但是你从不重视我的存在,因为你太忙了。
什么时候你才会注意到我?当一个强有力的同业竞争对手懂得我的商务数据分析与应用价值的时候!请问:你要被动等待,还是主动学习?如果你的决定是主动学习,那么本书是你最好的起点。
本书是我在北京大学光华管理学院近十年教学经验的结晶,其结构组织、商务理解、案例收集是我过去近十年中不停思考的结果。
相关课程先后给光华管理学院的商务统计学博士硕土研究生、管理学营销、战略、会计、人力资源、组织行为等)博士硕士研究生,以及MBA学员授课总计几十次有余。
那么本书同其他类似教材的最大区别在哪里?这要先讲一个故事。
在商学院的统计教学中,优秀的同学常常会问一个非常自然的问题:我为什么要学统计学,学了有什么用处?当第一次被问及该问题的时候,我无力回答。
传统的统计学教材(不管中文还是英文教材)所给出的答案都苍白无力,那些玩具案例(toyexample)不可能说服我那些优秀的学生,而我自已也从来没有真正地思考过。
从本科接触统计学的第一天,到博士毕业,我没有任何实际经验,无力思考。
于是,我对自已说:我,要把这个事情搞明白!因此,在过去近十年的教学生涯中,我努力地思考这个问题。
最后不是我自己搞明白了,而是那些背景丰富的学生讲出了答案,教会了我。
营销的学生(研究生或者MBA)讲述了多元统计如何帮助他们做市场细分产品定位;战略的学生阐述了回归分析如何帮助他们解读企业的多元化战略以及对外直接投资的选择;组织行为学的学生熟知方差分析可以帮助他们判断组织结构与团队绩效之间的关系。
这就是在商学院教统计学的乐趣,你可以从学生那里学到很多,还会得到众多优秀同事的指导,他们的背景有会计、金融、营销、战略、组织行为等,受益无穷!能和那么多优秀的学者共事是天大的幸事!在这个学习的过程中,我逐渐形成了自己的教学理念。
那就是:从课堂的第一分钟开始要告诉学生,统计学可以做什么。
用绝对真实亲力亲为的案例告诉大家,统计学不高深,很朴素,但很有用。
所以,本书的写作风格独树一帜。
每一章的开头都不讲统计学,而是讲一个真实的案例背景,或是营销,或是会计金融,或是人力资源,这些问题都是管理实践中可能出现的典型问题。
这些问题最开始的提出似乎都和统计学无关(如客户关系管理),但是最后到执行层面的时候,你会发现没有一套科学系统的数据分析方法不行,由此产生了学习相关统计学方法的原始动力。
在此动力的推动下,我再抽丝剥茧一样慢慢地把相关统计学理论铺垫展开,同时伴以案例数据、程序演示(SAS+R),告诉读者一个完整的数据分析过程。
最后,再给出一个分析报告的样例,告诉大家优秀的分析结果应该如何陈述报告。
没有最后这临门一脚,你的老板不会满意,你的客户不会满意,你的同事也不会满意。
本书的基本行文结构与模式有以下两个鲜明特点:第一,本书的案例,全部由本人前言亲力亲为,并且都来自中国市场;第二,本书的统计软件演示以SAS为主,以R为辅。
坦白地说,写书是一件很苦的差事。
在动笔之前,我很怀疑自己能否投入那么大的精力去做前期准备,很怀疑自己能否咬牙完成后期的文字。
但我最终完成了,这要特别感谢中国人民大学出版社的编辑陈永凤老师,是她的理念与敬业让我理解教材对于教育的重要性,这对我是很大的激励,人大出版社工商管理分社于波社长和黄佳编辑的鼓励和支持也极其重要。
在整个教材的准备期间,我得到了很多老师、同事、学生,以及出版社工作人员的大力帮助。
需要感激的人太多,难以逐一罗列。
愿珍惜最后一点空间,深深地感谢我的父母和岳父母,谢谢他们的生养之恩,谢谢他们在生活上给予我的巨大支持,退休后还要辛苦地照顾我们,我才有时间和精力追逐梦想。
时常对比他们的辛苦和自己的回报,惭愧不已。
我想深深地感谢我的太太,她是我们家庭最坚实的支柱,因为她的存在,我们这个4十2+1的大家庭紧紧地站在一起,谢谢她给予我的家,给予我的一切!我要深深感谢我的儿子,那个阳光自立快乐飞翔的精灵,带给我无穷的快乐,时常触动我心中最柔软的角落!最后感谢北京大学光华管理学院!这个培养我十年并为我深爱的学院,教会我太多东西,给我无穷多的成长机会。
愿你的明天更加美好!王汉生北京大学光华管理学院hansheng@gsm.pku.edu.cnhttp://hansheng.gsmpkueducnHGLINEENTS录第1章线性回归—以移动通信网络的客户价值分析为例1.1背景介绍…中甲十甲品晶4b■翻421.2案例介绍…1.3指标设计………………………51.4描述分析…1.5统计模型101.6模型理解………………………………………121.7估计方法………………………151.8假设检验………………………………………………………181.9判决系数………看看“·日看b“画dbba·a211.10多重共线性………231.11Cook距离……251.12SAS编程吾·县吾晋261.13总结讨论29附录1A分析报告31附录1B课后习题…………………………36附录1CR程序演示……………晶L斗d吾吾吾垂b普·如·士37第2章方差分析以北京市商品房定价为例2.1背景介绍…4222数据介绍……………………………………………………432.3指标设计……………45商务数据分析与应用2.4描述分析…和鲁申;鲁新自中聊……472.5单因素模型512.6双因素模型·a·“·画画“面日·曹:P.··.·中面··542.7假设检验………………………………………………5628SAS编程……………………602.9总结讨论…63附录2A分析报告65附录2B课后习题附录2CR程序演示…………72第吕章逻辑回归_—以上市企业特别处理ST为例…………753.1背景介绍763.2数据介绍793.3指标设计3.4描述分析………■,■·画‘¤p“··香画曲和d单■曹番道备普晋P曹■番!·d音843.5统计模型873.6预测评估…913,7SAS编程933.8总结讨论………………………………………………97附录3A分析报告…………………………………98附录3B课后习题105附录3CR程序演示106第4章定序回归以消费者偏好度研究为例……1094.1背景介绍翻“d中d4自审看』语。
新■垂量;看晶垂暑画■普,重备1104.2数据介绍………………………………………………………1124.3描述分析…………………………………………………………1144.4统计模型1174.5预测评估………………1214.6SAS编程12247总结讨论………………………………*……………………128目录附录4A分析报告l29附录4B课后习题nitadi;r+“+"++aaa由a··;语日日日d135附录4CR程序演示136第5章泊松回归—以付费搜索广告为例…1395.1背景介绍,由D:量p中业p·中+·““4垂晶着着目………1405.2数据介绍…………………·………*…*144描述分析1465.4统计模型14855预测评估………………………15056SAS编程……………152总结讨论154附录5A分析报告158附录5B课后习题中日鲁.。
鲁中中·甲甲曲··看,自日鲁·鲁自鲁:鲁·.·日164附录5CR程序演示165第6章生存数据回归以员工离职管理为例1676.1背景介绍…………………………………………1686,2数据介绍…兽鲁吾肀申·费息善善鲁,自鲁·自·自“·由自自自息1696.3描述分析1716.4加速失效模型……4176.5Cox模型………………………………………………………1786.6SAS编程……………………………1816.7总结讨论…184附录6A分析报告………………………………………………………185附录6B课后习题………………………………………191附录6CR程序演示……………………………………………1923

软件介绍:完整版本的dps数据处理系统安装包，是水文专业或者经济学专业必备软件。
在64位win7 win8下安装DPS数据处理软件教程：一、完整下载安装所需的文件，其中DPS7.05在xp系统下安装完成后的文件夹压缩包，为可在64位电脑上使用的dps版本，其原理为使用高版本dps的dll注册文件补足dps7.05运行所需的库文件。
二、 1、解压dps_7.05 到所需目录（目录自定，这个没限制，随意即可）以解压到F:\Program Files\DPSSOFT为例2、双击安装dps2006文件 ,不要与步骤一中同一目录即可（安装目录自定，安装成功即可），安装过程中会提示注册问题，请直接忽略，安装成功之后可直接删掉此软件在桌面上生成的两个快捷方式。
3.打开步骤一DPS7.05解压出的文件夹 ，双击DPS，打开DPS，它会自动弹出注册窗口，或者在 帮助 菜单中打开注册窗口 4.双击打开dpscrack应用程序，点击dpscrack的“用全局扫描”。
  5.将123443211234432112344321复制到DPS的注册码填写位置，点击“注册”。
稍停5秒钟，准备下面工作6。
 6.点击dpscrack的“提交”。
稍等一会儿，等dpscra返回任务。
7.第一行出现的24位数据一般就是“真正的注册号”。
8.然后将步骤7中出现的“真正注册码”复制到DPS的注册码填写位置，点击注册，即可成功注册。
9、将鼠标移动到dps_7.05解压出来的文件中的dps上，鼠标右键，选择发送到桌面，以后启动dps直接点击这个发送的桌面上的快捷方式，就可以打开软件。
备注：部分系统在步骤7提示注册号已在文本框内，但是文本框仍然是空白，那就关掉dpscra，然后重新打开dpscra，选择第二种方式用内存算法，重复上述步骤5至步骤8，即可顺利得到真正的注册码并注册成功。
内附DPS-PDF教程：DPSPDF教程7.05（推荐）处理效果计算及数据行列重排.doc均匀试验设计.pdf稳健回归(M估计).doc新增灰色系统功能数据处理格式.doc通径分析、相关分析：偏相关通径分析例子.pdf通径分析.ppt协方差矩阵相关正交设计：正交设计教程.ppt正交试验设计常用正交表1.docDPS数据处理系统教程.pdfDPS数据处理系统使用要点.docDPS数据处理系统_简版.ppt

目录第1章控制系统案例的MATLAB实现1.1MATLAB/Simulink在时域分析中的应用1.2MATLAB在积分中的应用1.3MATLAB在微分方程中的应用1.4MATLAB/Simulink在根轨迹分析中的应用1.5MATLAB在频域响应中的应用1.6MATLAB/Simulink在状态空间中的应用1.7MATLAB在PID控制器设计中的应用1.8MATLAB在导弹系统中的应用第2章通信系统建模与仿真2.1数字信号的传输2.1.1数字信号的基带传输2.1.2数字信号的载波传输2.2扩频系统的仿真2.2.1伪随机码产生2.2.2序列扩频系统第3章通信系统接收机设计3.1利用直接序列扩频技术设计发射机3.2利用IS95前向链路技术设计接收机3.3利用OFDM技术设计接收机3.4通信系统的MATLAB实现第4章调制与解调信号的MATLAB实现4.1调制与解调简述4.2模拟调制与解调4.2.1模拟线性调制4.2.2双边带调幅调制4.2.3单边带调幅调制4.2.4模拟角度调制4.2.5脉冲编码调制第5章神经网络的预测控制5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法5.4预测控制5.4.1基于CARIMA模型的JGPC5.4.2基于CARMA模型的JGPC第6章控制系统校正方法的MATALB实现6.1PID校正6.1.1PID调节简介6.1.2PID调节规律介绍6.1.3PID调节分析介绍6.2控制系统的根轨迹校正6.2.1根轨迹的超前校正6.2.2根轨迹的滞后校正6.2.3根轨迹的滞后超前校正6.3控制系统的频率校正6.3.1频率法的超前校正6.3.2频率法的滞后校正第7章通信系统的模型分析7.1滤波器的模型分析7.1.1滤波器的类型、参数指标分析7.1.2滤波器相关函数及模拟7.1.3滤波器的相关实现7.2通信系统的基本模型分析7.2.1模拟通信系统的基本模型分析7.2.2数字通信系统的基本模型分析7.3模拟通信系统的建模与仿真分析7.3.1调幅广播系统的仿真分析7.3.2调频立体声广播的信号结构7.3.3彩色电视信号的构成和频谱仿真分析第8章挠性结构振动控制的应用8.1挠性结构的概述8.2挠性结构的主动振动及仿真8.2.1前滤波8.2.2后滤波8.2.3仿真第9章基于小波的信号突变点检测算法研究9.1信号的突变性与小波变换9.2信号的突变点检测原理9.3实验结果与分析9.3.1Daubechies5小波用于检测含有突变点的信号9.3.2Daubechies6小波用于检测突变点第10章小波变换在信号特征检测中的算法研究10.1小波信号特征检测的理论分析10.2实验结果与分析10.2.1突变性检测10.2.2自相似性检测10.2.3趋势检测第11章小波变换图像测试分析11.1概述11.2实例说明11.3输出结果与分析11.4源程序11.4.1nstdhaardemo.m11.4.2thresholdtestdemo.m11.4.3modetest.m11.4.4nstdhaardec2.m11.4.5nstdhaarrec2.m11.4.6mydwt2.m11.4.7myidwt2.m第12章基于小波分析的图像多尺度边缘检测算法研究12.1多尺度边缘检测12.2快速多尺度边缘检测算法12.3实验结果与分析第13章基于小波的信号阈值去噪算法研究13.1阈值去噪方法13.2阈值风险13.3实验结果与分析第14章基于MATLAB的小波快速算法设计14.1小波快速算法设计原理与步骤14.2小波分解算法14.3对称小波分解算法14.4小波重构算法14.5对称小波重构算法14.6MATLAB程序设计实现第15章小波变换检测故障信号与小波类型的选择15.1故障信号检测的理论分析15.2实验结果与分析15.2.1利用小波分析检测传感器故障15.2.2小波类型的选择对于检测突变信号的影响15.3小波类型选择第16章基于小波图像压缩技术的算法研究16.1图像的小波分解算法16.2小波变换系数分析16.3实验结果

编写一个产生协方差函数为的平稳高斯过程的程序，产生若干样本函数。
估计所产生样本的时间自相关函数和功率谱密度，并求统计自相关函数和功率谱密度，最后将结果与理论值比较。

一个很实用的图像二值化的最大类方差法，绝对可以用

语音情感特征的提取和选择是语音情感识别的关键问题，针对线性预测（LP）模型在语音情感谱包络方面存在的不足。
本论文提出了最小方差无失真响应（MVDR）谱方法来进行语音情感特征的提取；
并通过人工蜂群（ABC）算法找到最优语音情感特征子集，消除特征冗余信息；
利用径向基函数（RBF）神经网络对CASIA汉语情感语料库中的4种情感语音即生气、平静、高兴、害怕进行实验识别。
实验结果表明，该方法比线性预测法有更高的识别率和更好的鲁棒性。

假设有一周期性正弦信号，受到均值为0，方差为5的高斯噪声干扰。
试设计一自适应滤波器处理观测信号，观察自适应滤波的学习过程和稳态信号。

一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
计算机论文www.lunwendingzhi.com；
机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
管理毕业论文网www.yifanglunwen.com；
音乐毕业论文www.xyclww.com；
英语毕业论文www.lanrenbanjia.com；
学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
医学论文网www.kuailelunwen.com；
（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

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。