支持向量机svm代码matlab代码用于分类的比传统bp神经网络好

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

工作流技术起源于二十世纪七十年代中期办公自动化领域的研究，由于当时计算机尚未普及，网络技术水平还很低以及理论基础匮乏，这项新技术并未取得成功。
简单地说，工作流就是一系列相互衔接、自动进行的业务活动或任务。
许多公司采用纸张表单，手工传递的方式，一级一级审批签字，工作效率非常低下，对于统计报表功能则不能实现。
而采用工作流软件，使用者只需在电脑上填写有关表单，会按照定义好的流程自动往下跑，下一级审批者将会收到相关资料，并可以根据需要修改、跟踪、管理、查询、统计、打印等，大大提高了效率。
BPMN是BPM及workflow的建模语言标准之一。
OMG于2011年推出BPMN2.0标准，13年12月推出BP

提出改进非劣分类遗传算法NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉多目标燃烧优化中的应用,优化的目标是锅炉热损失及NOx排放最小化。
首先,采用BP神经网络模型分别建立了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型,同时利用锅炉热态实验数据对模型进行了训练和验证,结果表明,BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。
在建立的锅炉排放特性和热损失BP神经网络模型基础上,采用非劣分类遗传算法对锅炉进行多目标优化,针对NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉燃烧多目标优化问题应用中Pareto解集分布不理想、易早熟收敛的问题,在拥挤算子及交叉算子上进行了相应改进。
优化结果表明,改进NSGA-Ⅱ方法与BP神经网络模型结合可以对锅炉燃烧实现有效的多目标寻优、得到理想的Pareto解,是对锅炉燃烧进行多目标优化的有效工具,同改进前的NSGA-Ⅱ优化结果比较,其Pareto优化结果集分布更好、解的质量更优。

BP神经网络JAVA实现源码（含两套训练测试数据）并实现了训练结果的保存以及对保存的训练结果的加载测试使用

浙大智能控制大作业。
不使用工具箱实现BP

非常好的神经网络BP代码，希望大家仔细分析Bp代码，掌握基本原理，理清每步代码的含义，只有掌握原理才能灵活运用，在工作科研中发挥价值

华中科技大学汇编实验源代码及实验报告2.1任务1.《80X86汇编语言程序设计》教材中P31的1.14题。
要求：(1)直接在TD中输入指令，完成两个数的求和、求差的功能。
求和/差后的结果放在(AH)中。
(2)请事先指出执行指令后(AH)、标志位SF、OF、CF、ZF的内容。
(3)记录上机执行后的结果，与（2）中对应的内容比较。
(4)求差运算中，若将A、B视为有符号数，且A＞B,标志位有何特点？若将A、B视为无符号数，且A＞B,标志位又有何特点？2.2任务2.《80X86汇编语言程序设计》教材中P45的2.3题。
要求：(1)分别记录执行到“MOVCX，10”和“INT21H”之前的(BX),(BP),(SI),(DI)各是多少。
(2)记录程序执行到退出之前数据段开始40个字节的内容，指出程序运行结果是否与设想的一致。
(3)在标号LOPA前加上一段程序，实现新的功能：先显示提示信息“Pressanykeytobegin!”,然后，在按了一个键之后继续执行LOPA处的程序。
2.3任务3.《80X86汇编语言程序设计》教材中P45的2.4题的改写。
要求：(1)实现的功能不变，对数据段中变量访问时所用到的寻址方式中的寄存器改成32位寄存器。
(2)内存单元中数据的访问采用变址寻址方式。
(3)记录程序执行到退出之前数据段开始40个字节的内容，检查程序运行结果是否与设想的一致。
(4)在TD代码窗口中观察并记录机器指令代码在内存中的存放形式，并与TD中提供的反汇编语句及自己编写的源程序语句进行对照，也与任务2做对比。
（相似语句记录一条即可，重点理解机器码与汇编语句的对应关系，尤其注意操作数寻址方式的形式）。
（5）观察连续存放的二进制串在反汇编成汇编语言语句时，从不同字节位置开始反汇编，结果怎样？理解IP/EIP指明指令起始位置的重要性。
2.4设计实现一个学生成绩查询的程序。
1、实验背景在以BUF为首址的字节数据存储区中，存放着n个学生的课程成绩表（百分制），每个学生的相关信息包括：姓名（占10个字节，结束符为数值0），语文成绩（1个字节），数学成绩（1个字节），英语成绩（1个字节），平均成绩（1个字节）。
2、功能一：提示并输入待查询成绩的学生姓名（1）使用9号DOS系统功能调用，提示用户输入学生姓名。
（2）使用10号DOS系统功能调用，输入学生姓名。
输入的姓名字符串放在以in_name为首址的存储区中。
（3）若只是输入了回车，则回到“(1)”处重新提示与输入；
若仅仅输入字符q，则程序退出,否则，准备进入下一步处理。
3、功能二：以学生姓名查询有无该学生（1）使用循环程序结构，在成绩表中查找该学生。
（2）若未找到，就提示用户该学生不存在，并回到“功能一（1）”的位置，提示并重新输入姓名。
（3）若找到，则将该学生课程成绩表的起始偏移地址保存到POIN字变量中。
4、功能三：计算所有学生的平均成绩使用算数运算相关指令计算并保存每一个学生的平均成绩。
平均成绩计算公式：(A*2+B+C/2)/3.5，即将语文成绩A乘以权重2、英语成绩C除以权重2后，与数学成绩B一起求和，再计算该生的平均成绩。
要求避免溢出。
5、功能四：将功能二查到的学生的平均成绩进行等级判断，并显示判断结果。
（1）平均成绩等级显示方式：若平均成绩大于等于90分，显示“A”；
大于等于80分，显示“B”；
大于等于70分，显示“C”；
大于等于60分，显示“D”；
小于60分，显示“F”。
提示：使用分支程序结构，采用2号DOS系统功能调用显示结果。
（2）使用转移指令回到“功能一（1）”处（提示并输入姓名）

不用破解的bp企业版

BP神经网络进行非线性函数拟合，大家可以直接拿去用的

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。