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性能第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

使用主成分分析的人脸识别，给特征空间降维，从而提高运算效率。

暂降暂升中断+空载变压器投入pscad仿真模型

1．技术数据：直流电动机：PN=3KW,UN=220V,IN=17.5A,nN=1500r/min,Ra=1.25Ω堵转电流Idbl=2IN,截止电流Idcr=1.5IN，GD2=3.53N.m2三相全控整流装置：Ks=40,Rrec=1.3Ω平波电抗器：RL=0.3Ω电枢回路总电阻R=2.85Ω，总电感L=200mH,电动势系数：(Ce=0.132V.min/r)系统主电路：(Tm=0.16s，Tl=0.07s)滤波时间常数：Toi=0.002s,Ton=0.01s,其他参数：Unm*=10V,Uim*=10V,Ucm=10V，σi≤5%,σn≤102．技术指标稳态指标：无静差（静差率s≤10%,调速范围D≥20）动态指标：转速超调量δn≤10%，电流超调量δi≤5%，动态速降Δn≤10%，调速系统的过渡过程时间（调节时间）ts≤0.5s

本程序利用KPCA来对原始数据进行降维，里面有较为详细的注解，能够帮助大家理解，程序比较精简，是在前人的基础上进行的修改后的结果，运行绝对无错误。

对LLE降维算法中的邻域以及维度进行估计，得到最优的参数，并附带参考文献可以学习，其中包含两份matlab代码可以使用

PSP6.61无限破解降级到6.20官方的降级工具

本文分析了通信系统信号处理中噪声的小波分析特性,用一维小波对含有噪声的信号进行了分析和研究，提出了基于小波分析理论对于高频信号和高频噪声干扰相混叠的信号中小波变换用于对含有噪声信号进行的小波分解仿真实验。
利用小波变换对含噪信号进行小波分解，实现了信号的降噪处理。

这是毕业论文查重降重工具，本人亲自测试有效，用知网或者其他网站上能够找到的论文复制进去，查重100%。
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要获得干净的直流电源，使用低压降稳压器(LDO)过滤由开关模式电源生成的纹波电压并不是需要考量的唯一事项。
由于LDO为电子器件，它们本身会产生一定量的噪声。
要生成不会影响系统性能的干净电源轨，选择低噪声LDO并采取措施降低内部噪声是不可缺少的环节

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。