是一个简单的DEMTAL程序，进行计算影响因素的中心度和原因度，来判断影响因素的影响程度

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

电动汽车的驱动电机运行在再生发电状态时#既可以提供制动力#又可以给电池充电回收车体动能#从而延长电动车续驶里程$对制动模式进行了分类#并详细探讨了中轻度刹车时制动能量回收的机制和影响因素$提出了制动能量回收的最优控制策略#给出了仿真模型及结果#最后基于仿真模型及F*型纯电动车对控制算法的效果进行了评价$

从理论上推导了数字图像相关(DIC)方法中应变精度的影响因素,指出应变计算精度会随着窗口尺寸的变小而下降。
为了提高图像有效分辨率,针对细长平面试件提出了一种二维多相机全场DIC方法。
该方法根据特征点检测及匹配算法定位特征点对的亚像素位置,通过DIC方法对特征点对进行高精度配准,利用发展的逐步优化单应矩阵方法求解图像变换关系,得到变形前后的无缝拼接图像。
分别实施了纯平移和橡胶梁三点弯两组实验。
在纯平移实验中,该方法计算得到的应变均值误差及均方根误差均在50με以内,验证了该方法的有效性;采用橡胶梁三点弯实验对比该方法与三维多相机全场DIC方法,并基于实验结果对该方法的优点与缺点进行了分析。

从移动端兴起，主流设计风格定型，再到Uber、Vine等现象级APP的崛起，移动端的APP设计直到现在才渐入佳境。
促成这一切的影响因素很多，比如社会发展趋势的变化、共享经济的大热、新技术的积累，等等等等。
这些事物的出现需要时间积累，这也是为什么这些应用到现在才火起来。
同样的，今年我们要关注的是定型了的巨屏手机和逐渐沉淀下来的可穿戴设备。
随着日常生活中所涉及到的移动端应用的增加，用户在这些东西上的所耗费的精神和脑力也越来越多。
查看邮件、预订酒店、叫外卖都有赖于各种应用，而诸如Airbnb和GrubHub这样的优质应用则大幅度减少了用户在无关细节上的精力耗散，可以更好地处理其他的任务，专注于更有价

智能农业控制系统使用大量的传感器节点构成监控网络，对主要的农业生产影响因素进行信息采集，经Zigbee无线网络汇聚后，通过网关传输到计算机中。
计算机进行数据的分析和处理，以图表呈现给用户，用户可以根据生产需要，控制喷灌、通风、遮阳等物联网设备，或者设置这些设备的自动调控条件，从而保证农作物有一个良好的适宜的生长环境，达到增产增收、提高品质的目的。
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在原有二维数据的基础上增加了样本的深度信息，增强了识别系统对光照、表情等影响因素的鲁棒性。

1.某人欲出售一辆已使用7年6个月的飞度轿车。
该车为家庭用车，常年工作在郊区或市区，工作条件好。
维护、保养较好，车身依然光亮如新，没有明显的划痕；
发动机动力性较好；
新换的离合器和轮胎；
制动时稍向右跑偏，其他情况均与车辆新旧程度基本相符。
试用综合分析法估算该车的成新率。
经过对车辆进行技术鉴定，根据调查及车辆的外观检查可知该车目前车辆的技术状况较好。
由于该车属中档车，利用综合分析法，确定车辆的成新率。
根据国家规定，轿车的使用年限为15年，从初次登记日起，到评估基准日止，该车已使用年限为7年6个月。
经过对车辆的技术鉴定和全面了解，各影响因素的调整系数可取值为：技术状况很好，系数取为1.2。
维护

本书系统地介绍了光纤的传输理论;半导体激光器的了作原理、性质,光源的直接凋制和间接调制;光接收机的组成,噪声的分析和接收机灵敏度的计算;单信道和WDM数字光纤传输系统的组成、关键技术和总体设计;光网络的发展概况和类型,光传送网和自动交换光网络的结构、原理、关键技术和应用;大容量长距离光纤传输中的影响因素及其支撑技术等。
本书力求理论上的系统性、技术上的时新性和应用上的实用性。
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1、了解最优滤波器的理论与应用，能够利用最优信号处理的方法，根据采样数据进行分析，设计出合理的最优滤波器；
2、熟悉消除工频干扰信号的处理方法，掌握基本的干扰抑制模型；
3、能够根据最小均方滤波器和维纳滤波器原理设计和计算出最优滤波器的权值向量；
4、探究设计出的滤波器受到的主要影响因素的干扰

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。