BP神经网络算法的matlab代码，本程序根据训练好的网络文件ANN.mat预测新的数据文件，得到均方误差，并画出预测数据和原数据的对比图。
2025/9/10 17:10:13
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本文件是基于MATLAB的BP神经网络非线性系统的建模和非线性函数拟合，是非常适用的，可直接进行运行和查看，建议大家大家可以多多学习，多练习。
熟能生巧
熟能生巧
2025/9/10 9:32:47
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这是从网上找到的资源，但是却不能运行，经过修改，加入了些自己的解释，已成功运行，得到结果人脸的识别率高达97.5%。
2025/9/4 18:22:10
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提出了基于深度学习的聚类算法模型,将深度学习和聚类技术结合起来。
首先用深层神经网络结构对原始数据进行特征学习,然后对学习到的特征表示进行预聚类,最后在微调模块中进行特征的优化和聚类的优化。
这种模型能够学习到大规模数据中隐含的深层特征,并根据聚类要求进行进一步优化,在保持原始数据的结构的同时发掘数据簇结构。
在微调部分作者新设计了目标函数,使得微调完全成为一个优化的问题。
首先用深层神经网络结构对原始数据进行特征学习,然后对学习到的特征表示进行预聚类,最后在微调模块中进行特征的优化和聚类的优化。
这种模型能够学习到大规模数据中隐含的深层特征,并根据聚类要求进行进一步优化,在保持原始数据的结构的同时发掘数据簇结构。
在微调部分作者新设计了目标函数,使得微调完全成为一个优化的问题。
2025/9/2 17:17:55
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本书主要介绍模式识别的基础知识、基本方法、程序实现和典型实践应用。
全书共9章。
第1章介绍模式识别的基本概念、基础知识；
第2章介绍贝叶斯决策理论；
第3章介绍概率密度函数的参数估计；
第4章介绍参数判别分类方法；
第5章介绍聚类分析；
第6章介绍特征提取与选择；
第7章介绍模糊模式识别；
第8章介绍神经网络在模式识别中的应用；
第9章介绍模式识别的工程应用。
每章的内容安排从问题背景引入，讲述基本内容和方法，到实践应用（通过MATLAB软件编程）。
全书共9章。
第1章介绍模式识别的基本概念、基础知识；
第2章介绍贝叶斯决策理论；
第3章介绍概率密度函数的参数估计；
第4章介绍参数判别分类方法；
第5章介绍聚类分析；
第6章介绍特征提取与选择；
第7章介绍模糊模式识别；
第8章介绍神经网络在模式识别中的应用；
第9章介绍模式识别的工程应用。
每章的内容安排从问题背景引入，讲述基本内容和方法，到实践应用（通过MATLAB软件编程）。
2025/8/24 3:12:36
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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
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