MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P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的数据预测——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SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章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16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17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30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MATLAB

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VC++6.0中文简体版下载，支持win7。
此前装过别的版本，但win8大多装不上，有的能装上但过程太繁琐，此外别的版本有几百兆，下载费时费力，而这只有30几兆，而且可直接安装运行，对于专业人士来说此版本功能可能过于简单，对于学生来说此版本足以满足需要。

优秀毕业设计论文自己写的下载了就知道我花了多少汗水了第1章概述 1 1.1课题的背景及意义 1 1.2课题分析 1 1.3国内外发展状况 2 1.3.1国内方面 2 1.3.2国外方面 2第2章系统实现主要技术 3 2.1技术方案选取 3 2.1.1开发语言 3 2.1.2开发模式选择 4 2.2相关语言及开发工具介绍 5 2.2.1JSP技术简介 5 2.2.2MyEclipse简介 6 2.2.3Tomcat简介 6 2.2.4MicrosoftSQLServer2005简介 7第3章系统概述 8 3.1运行环境 8 3.1.1软件运行环境 8 3.2系统的可行性研究 8 3.2.1技术可行性 8 3.2.2社会可行性 9 3.2.3经济可行性 9 3.3系统需求分析 9 3.3.1用户需求分析 9 3.3.2性能需求分析 10 3.3.3产品质量需求分析 10 3.3.4系统设计目标分析 11 3.4系统体系结构分析 11 3.4.1B/S结构与C/S结构 11 3.4.2B/S与C/S的优越性 12第4章系统总体设计 14 4.1系统设计 14 4.1.1逻辑结构分析 14 4.1.2功能模块划分 14 4.1.3系统流程概述 15 4.1.4数据流图分析 18 4.1.5系统用例 19 4.2数据库设计 20 4.2.1数据库的需求分析 20 4.2.2数据库表设计 20 4.2.3E-R模型 22 4.3MVC模式 25 4.3.1视图层 25 4.3.2模型层 26 4.3.3模型层 26第5章系统详细设计与实现 28 5.1前台开发 28 5.1.1首页设计 28 5.1.2用户登录 29 5.1.3用户注册 29 5.1.4用户订餐 30 5.1.5购物车 31 5.1.6订单 31 5.1.7在线聊天 32 5.1.8在线留言 33 5.2后台开发 33 5.2.1管理员登录 33 5.2.2管理员功能 34 5.2.3商品显示 34 5.2.4添加商品 35 5.2.5销售统计 36 5.2.6管理用户 37 5.2.7订单管理 37 5.3部分核心代码 38 5.3.1乱码处理方法 38 5.3.2时间格式处理方法 38 5.3.3数据库配置信息 39 5.3.4购物车 39 5.3.5分页 40第6章系统测试与维护 42 6.1系统测试 42 6.1.1系统测试的目的 42 6.1.2系统测试的方法 42 6.1.3网上订餐管理系统的测试 42 6.2系统维护 43结论 44参考文献 45致谢 46

自己编写的背单词工具，根据遗忘曲线会自己进行提醒。
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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。