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

常见的matlab对于图像处理的代码最常用的一些图像处理Matlab源代码#1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换#2：二维离散余弦变换的图像压缩#3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度#4：直方图均匀化#5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响#6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波#7：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波#8：图像的自适应魏纳滤波#9：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化#10：图像的高通滤波和掩模处理#11：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理#12：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理

基于STM32单片机,通过超声波模块以及PID算法来实现对小球的控制，使得小球可以停留在所设定的高度，并具有一定的抗干扰能力。

对LFM雷达信号及其目标回波进行仿真，并对其干扰进行了仿真

主要涉及了RS485通信隔离电路，保证了rs485通信免受功率信号干扰

一种简单的信号传递在复杂电磁环境下的抗干扰建模,matlab

目录第1章绪论　1.1通信系统的基本概念　　1.1.1通信系统的组成　　1.1.2通信系统的基本特性　　1.1.3通信系统的信道　　1.1.4通信系统中的信号　　1.1.5通信系统中的发送与接收设备　1.2信号传输的基本问题　　1.2.1信号通过线性系统　　1.2.2信号通过线性系统　　1.2.3干扰　1.3通信电路的基本形式　1.4关于本书的内容　　1.4.1关于信号变换的理论和技术　　1.4.2关于电路第2章滤波器　2.1引言　2.2滤波器的特性和分类　　2.2.1滤波器的特性　　2.2.2滤波器的分类　2.3LC滤波器　　2.3.1LC串、并联谐振回路　　2.3.2般LC滤波器　2.4声表面波滤波器　2.5有源RC滤波器　　2.5.1构成有源RC滤波器的单元电路　　2.5.2运算仿真法实现有源RC滤波器　　2.5.3级联法实现有源RC滤波器（x）　　2.5.4自动校正有源RC滤波器（x）　2.6抽样数据滤波器（x）　　2.6.1抽样数据单元电路　　2.6.2抽样数据滤波器　　2.6.3连续域到离散域的映射　2.7小结　　习题第3章高频放大器　3.1引言　3.2晶体管的高频小信号等效电路和参数　　3.2.1双极型晶体管混合x型等效电路和参数　　3.2.2场效应管的等效电路和参数　　3.2.3晶体管的y参数等效电路　3.3高频小信号宽带放大器　　3.3.1概述　　3.3.2共发射极放大器　　3.3.3共基极放大器　　3.3.4共发共基级联电路　　3.3.5场效应管高频小信号放大器　　3.3.6展宽频带的措施（x）　　3.3.7自动增益控制（ACC）电路　3.4放大器的噪声　　3.4.1电阻的热噪声　　3.4.2电子器件的噪声　　3.4.3噪声系数　　3.4.4接收机的灵敏度与最小可检测信号　　3.4.5噪声温度　　3.4.6低噪声放大器（x）　3.5宽带功率放大器（x）　　3.5.1A类功率放大器的基本电路特性　　3.5.2B类与AB类功率放大器　　3.5.3传输线变压器　　3.5.4宽频带放大器晶体管工作状态的选择　　3.5.5功率的合成与分配　3.6小结　　习题第4章线性电路及其分析方法　4.1引言　4.2线性电路的基本概念与线性元件　　4.2.1线性电路的基本概念　　4.2.2线性元件　4.3线性电路的分析方法　　4.3.1线性电路与线性电路分析方法的异同点　　4.3.2线性电阻电路的近似解析分析　　4.3.3线性动态电路分析简介（x）　4.4线性电路的应用举例　　4.4.1C类谐振功率放大器　　4.4.2D类和E类功率放大器（x）　　4.4.3倍频器　　4.4.4模拟相乘器　　4.4.5时变参量电路与变频器　4.5小结附录余弦脉冲系数表习题第5章正弦波振荡器第6章　调制与解调第7章锁相环路第8章频率合成技术名词索引参考文献注：带（x）者为作者建议可列为选读内容的部分

蜂窝网络下D2D通信的干扰抑制算法

在一些温控系统电路中，广泛采用的是通过热电偶、热电阻或PN结测温电路经过相应的信号调理电路，转换成A／D转换器能接收的模拟量，再经过采样／保持电路进行A／D转换，最终送入单片机及其相应的外围电路，完成测控。
但是由于传统的信号调理电路实现复杂、易受干扰、不易控制且精度不高。
本设计介绍单片机结合DS18B20水温控制系统。
本控制系统采用一种新型的可编程智能型数字温度传感器（DS18B20），不需复杂的信号调理电路和A／D转换电路能直接与单片机完成数据采集和处理，实现方便、精度高，可根据不同需要用于各种测温场合。

非常适合初学者研究，功能齐全、智能好用，具体功能如下：1软件打开时，自动检测有效COM端口2软件打开时，自动复原到上次关闭时的状态3不必关闭串口，即可直接进行更改初始化设置内容（串口号、波特率、数据位、停止位、校验位），可按更改后的信息自动将串口重新打开4可统计接收字节和发送字节的个数5接收数据可按16进制数据和非16进制数据进行整体转换6可将接收到数据进行保存7可设置自动发送，发送时间可进行实时更改8可按字符串、16进制字节、文件方式进行发送，字符串和16进制字节可分别进行存储，内容互不干扰9按16进制发送时，可自动校验格式，不会输错10可清空发送或接收区域的数据欢迎对c#有兴趣的爱好者们，加入c#技术交流群（33647125）

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。