提出了一种将蚁群算法与算法相融合共同完成反传神经网络训练的方法，ACO一BP算法。
该算法首先采用蚁群算法对网络权值进行整体寻优，克服BP算法容易陷入局部最优的不足再以找到的较优权值为初值，采用BP算法做进一步的寻优，以提高网络的训练和预报精度。
将ACO一BP神经网络用于函数逼近问题，并与BP神经网络、蚁群算法神经网络和遗传神经网络的逼近结果进行了比较，验证了该算法的有效性。

猜数字　　猜数字　　猜数字可以算是一种益智类小游戏，一般两个人玩，也可以由一个人和电脑玩，可以在纸上、在网上都可以玩。
这种游戏规则简单，但可以考验人的严谨和耐心。
　　目录　　1规则　　1.1次数限制　　1.2含重复数字的猜数字　　2解法　　2.1计算机解　　2.2推理解　　2.3代入解　　2.4其他　　3参看　　规则　　这个游戏的规则比较简单，一般两个人玩，一方出数字，一方猜。
出数字的人要想好一个没有重复数字的4位数，不能让猜得人知道。
猜的人就可以开始猜。
每猜一个数字，出数者就要根据这个数字给出几A几B，其中A前面的数字表示位置正确的数的个数，而B前的数字表示数字正确而位置不对的数的个数。
　　如正确答案为5234，而猜的人猜5346，则是1A2B，其中有一个5的位置对了，记为1A，而3和4这两个数字对了，而位置没对，因此记为2B，合起来就是1A2B。
　　接着猜的人再根据出题者的几A几B继续猜，直到猜中为止。
　　次数限制　　有的时候，这个游戏有猜测次数上的限制。
根据计算机测算，这个游戏，如果以最严谨的计算，任何数字可以在7次之内猜出。
而有些地方把次数限制为6次或更少，则会导致有些数可能猜不出来。
而有些地方考虑到人的逻辑思维难以达到计算机的那么严谨，故设置为8次甚至10次。
也有的没有次数上的限制。
　　含重复数字的猜数字　　有一种使用范围比较狭窄的猜数字，是允许重复数字存在的猜数字，但由于其规则较复杂，故没有得到广泛的推广。
其规则如下：　　除了上面的规则外，如果有出现重复的数字，则重复的数字每个也只能算一次，且以最优的结果为准，　　如正确答案为5543，猜的人猜5255，则在这里不能认为猜测的第一个5对正确答案第二个，根据最优结果为准的原理和每个数字只能有一次的规则，两个比较后应该为1A1B，第一个5位子正确，记为1A；
猜测数字中的第三个5或第四个5和答案的第二个5匹配，只能记为1B。
当然，如果有猜5267中的第一个5不能与答案中的第二个5匹配，因此只能记作1A0B。
　　解法　　对于不同的人，常常会用到不同的解法　　计算机解　　通常采用的计算机解是通过排除法，即遍历所有可能的数，将不符合要求的数剃掉。
　　下面是一个计算机处理的例子：　　for(inti=0;i＜Array.Count;i++){if(Array与当前输出数字的比较!=用户输入的与正确答案对比的结果){Array.Remove(i);i--;}}　　　　这个代码采用C#的语法，其中Array表示所有可能的数字的集合。
这个例子为了方便说明，结合了语言的描述。
　　这样的方法充分利用了计算机计算速度快的优势，迅速排出不符合要求的数。
通常第一次猜测的时间（有的引擎为第二次猜测）会在10秒左右，而随着猜测次数的不断增加，猜测的时间会越来越短，最后几乎不需要时间，这是由于集合中的数越来越少，排除需要的时间也随之减少。
　　推理解　　计算机解释根据这种方法推广的。
这种解法的中心思想是假设猜的这个数字是正确答案，即如果它为正确答案，那么这个数应该符合已经猜测的数及其结果。
如已经有　　12340A0B　　那么下一步就不能猜含有1234中任一数字的数，因为如果正确答案含1234中任一，结果就不可能为0A0B。
　　这种解法对猜者要求较高，通常，可能会被定式思维所干扰，导致难以猜出。
　　基于这个解法，根据个人思维风格和起始数字选择的不同，以及对出题者出数风格的猜测，有时可以把猜测次数控制在5步内，但不总能在5步内猜出。
　　使用这种解法需要考虑的时间很久，和计算机解正好相反，人使用这种方法，通常随着猜测次数的增加，需要考虑的东西不断增多，反而考虑的时间会变得越来越长。
　　代入解　　还有一种方法，在人的猜测中很常用，即将推理出不可能含有的数字，代入，察看那些数字是有的。
　　但这种方法其猜测次数难以确定，且通常的猜测次数比推理解多。
　　其他　　可能还有其他的方法。

最优控制领域经典，全面的介绍了该领域的主要成果，全书理论深刻、方法具体、实例丰富，特别有关于如何处理路径约束的知识，是相关领域的必备书。

关于微电网运行的优化程序，一个简单的程序做个一天的优化，对各个设备的建模和负荷的预测也是一个寻优的问题但是有可能会陷入局部最优的问题

《最优化方法及其Matlab程序设计》较系统地介绍了非线性最优化问题的基本理论和算法，以及主要算法的Matlab程序设计，主要内容包括（精确或非精确）线搜索技术、最速下降法与（修正）牛顿法、共轭梯度法、拟牛顿法、信赖域方法、非线性最小二乘问题的解法、约束优化问题的最优性条件、罚函数法、可行方向法、二次规划问题的解法、序列二次规划法等。
设计的Matlab程序有精确线搜索的0.618法和抛物线法、非精确线搜索的Armijo准则、最速下降法、牛顿法、再开始共轭梯度法、BFGS算法、DFP算法、Broyden族方法、信赖域方法、求解非线性最小二乘问题的L.M算法、解约束优化问题的乘子法、求解二次规划的有效集法、SQP子问题的光滑牛顿法以及求解约束优化问题的SQP方法等，此外，《最优化方法及其Matlab程序设计》配有丰富的例题和习题，并在附录介绍了Matlab优化工具箱的使用方法。

针对神经网络算法在当前PM2．5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题，引入RFR（randomforestregression，随机森林回归）算法，分析气象条件、大气污染物浓度和季节所包含的22项特征因素，通过调整参数的最优组合，设计出一种新的PM2．5浓度预测模型——RFRP模型。
同时，收集了西安市2013--2016年的历史气象数据，进行模型的有效性实验分析。
实验结果表明，RFRP模型不仅能有效预测PM2．5浓度，还能在不影响预测精度的同时，较好地提升模型的运行效率，其平均运行时间为O．281S，约为BP-NN（backpropagationneuralnetwork，BP神经网络）预测模型的5．88％。

在能源、化工等多个领域中普遍存在着各类液位控制系统液。
各种控制方式在液位控制系统中也层出不穷，如较常用的浮子式、磁电式和接近开关式。
而随着我国工业自动化程度的提高，规模的扩大，在工程中液位控制的计算机控制得到越来越多的应用。
液位控制系统的检测及计算机控制已成为工业生产自动化的一个重要方面。
水箱水位控制系统属恒值调解系统，当干扰因素较多时，传统的PID控制难以保证系统的性能指标要求。
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本设计基于模糊控制理论知识实现单容水位控制系统的建模仿真设计。

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对一、二级倒立摆进行数学建模，用二次型最优控制引入反馈控制率，用MATLAB编写仿真程序仿真分析得到满足性能指标的最优控制。
结合实验数据对实验结果进行分析。

地形分块下的匹配导航算法仿真程序，算法包括最优分块算法和匹配定位算法的仿真

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。