波士顿房价预测的BP神经网络实现1)训练数据housing.csv运用波士顿房价数据2)运用Python代码实现前向和后向传播3)损失函数运用方差
2021/3/18 16:51:04 8KB BP神经网络 回归预测 Python
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《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》这篇论文和论文的S函数以及Simulink模型文件,MATLAB2016b以上版本测试正常运转。
2022/10/22 7:47:55 4.7MB BP神经网络模型 Simulink S函数
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kalman和BP神经网络算法,利用kalman原理,充分考虑系数的影响,完成BP神经网络的优化模型。
2016/8/6 10:18:39 378KB kalman BP network
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基于BP神经网络的手写数字辨认MATLAB源码,包括GUI界面
2019/7/26 21:19:43 27KB 神经网络 手写数字识别 GUI
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对同一控制对象分别采用常规PID控制,模糊自适应PID控制,BP神经网络PID控制,遗传算法PID控制进行仿真分析,得出各个控制方法的优劣。
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遗传算法是应用谢菲尔德工具箱,神经网络工具箱是matlab自带的,优化初始网络权值
2020/10/20 5:28:20 5KB 遗传神经网络
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内含bp神经网络代码及详细的正文讲解,适用于正在为此算法编码的朋友
2019/7/23 4:26:50 6KB bp 神经网络
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BP(BackPropagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前使用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。
2021/6/22 4:33:54 4KB BP神经网络
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基于三层BP神经网络的股票数据猜测模型(MATLAB2014)文件列表:BP_ZXF.mBP_ZXF.xlsx
2019/1/1 13:12:31 22KB BP神经网络 BP_ZXF
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基于遗传算法的BP神经网络优化算法,MATLAB智能算法30个案例分析的例程,正确完好
2016/6/19 12:06:01 2KB 遗传算法 BP神经网络 matlab
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡