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

K-means聚类算法c语言实现。
样本数据从文件读入，支持任意维数数据和任意k值（k当然要小于样本数），同时可以防止分出空类。
为做作业原创

用小波方法实现图像分解，维数可自行设置，matlab代码，运行通过。

分形维数在研究混凝土集料界面中的应用.doc

NFM源代码可以实现对于矩阵的降低维数的处理实现起来比较方便可以直接使用

matlab开发-完整的HiguchifractalDimensionAlgorithm。
Higuchi分形维数的matlab代码

从国外下的代码，可以计算1D,2D,3D的分形盒维数，很好用

计算关联维数的MATLAB程序，文件名是关联维数的首字母，直接可以用。
傻瓜式的。
花了1个星期的心血啊。

此代码是matlab程序可以很方便的实现二值图像分形维数的计算。

《10000个科学难题》序　　前言　　奥特（Vaught）猜想与拓扑奥特猜想　　超紧基数典型内模型问题　　递归可枚举度中的格嵌入问题和双量词理论可判定性问题　　高层有限波雷尔（Borel）等价关系中的两个问题　　极小塔问题　　r=rω?及s=sω?　　连续统势确定问题　　奇异基数问题　　萨克斯（Sacks）关于波斯特（Post）问题的度不变解问题和马丁（Martin）猜想　　图灵（Turing）等价问题　　图灵（Turing）度的自同构问题　　是否存在一个稳定的一阶完全理论，它有大于一的有穷多个可数模型　　Cherlin-zilber猜想　　带指数函数的实数理论的可判定性问题　　Shelalh唯一性猜想　　微分封闭域上的平凡强极小集　　3-Calabi-Yau代数的分类　　阿廷（Artin）群的Grobner-Shirshov基　　布如意（Broue）交换亏群猜想　　布朗（Brown）问题　　凯莱（Cayley）图和相关的问题　　福克斯（Foulkes）猜想　　戈伦斯坦（Gorenstein）对称猜想　　卡普兰斯基（Kaplansky）第六猜想　　中山（Nakayama）猜想和广义中山（Nakayama）猜想　　拉姆拉斯（Ramras）问题　　Smashing子范畴上的公开问题　　巴斯-奎伦（Bass-Quillen）猜想　　非半单Brauer代数的表示理论　　非交换曲面的分类　　关于码交换等价于前缀码的猜测　　关于半群上一类重要同余的一个系列推广模式　　关于有限码具有有限完备化的判定问题　　关于正则半群的两个嵌入问题　　广义倾斜模中的两个猜想　　考克斯特群的胞腔　　满足正规子群极小条件的可解群的Fitting子群是否是幂零的?　　模代数smash积的半素性　　球极函数的提升Pieri型公式　　稳定等价猜想　　一些代数的Grobner-Shirshov基　　由导出范畴建立量子群和典范基　　有限维数猜想　　ABC猜测　　巴斯（Bass）猜想和索尔（Soule）猜想　　Lichtenbaum猜想　　里德一所罗门（Reed-Solomon）码的译码问题　　沙努尔（Schanuel）猜想　　[1]哥德巴赫（Goldbach）猜想　　关于不同模覆盖系的厄尔多斯（Erdos）问题　　关于倒数和发散序列的厄尔多斯图兰（Erdos-Turan）猜想　　关于奇数阶阿贝尔（Abel）群的Snevily猜想　　关于有限域上代数曲线点数的Drinfeld-Vladt界　　朗兰兹（Langlands）纲领　　类数1实二次域的高斯猜想　　黎曼（Riemann）zeta函数在奇正整数点处值的超越性　　黎曼（Riemann）猜想　　欧拉常数的超越性　　椭圆曲线的BSD猜想　　希尔伯特第九问题：高斯二次互反律如何推广　　希尔伯特第十二问题：构作数域的最大阿贝尔扩域　　岩泽（Iwasawa）理论的主猜想　　……　　编后记

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。