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％。

计算机网络内容动画演示教程：BS网络结构CSMACD的工作原理CS网络结构HDLC的帧结构LLCPDU与MAC帧的关系TCP连接建立健全和释放过程从不同层次上看IP地址和硬件地址电子邮件系统的最主要组成部件多播可明显地减少网络中资源的消耗广域网中的路由选择滑动窗口协议两个网桥之间有点到点的链路零比特填充法令牌环的工作原理令牌总线局域网路由器中路由表的举例轮叫轮询多点线路使用RIP协议的路由表的建立过程数据报服务和虚电路服务数据传输链路层数据在各层之间的传递过程数据帧在链路上传输的几种情况万维网的工作过程网络层间传递网络传输OSI协议一般分组交换网的存储转发方式与帧中继方式的对比用可靠的洪泛法发送更新报文重装死锁举例主机名字、主机物理地址和IP地址的转换

目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1

包括数据集、网络结构、训练代码、测试代码，还有示范的最终模型

第一章需求分析…………………………………………………3第二章网络规划…………………………………………………5一拓扑设计与设计原则…………………………………………5 二网络结构分析…………………………………………………6 三　网络架构设计与拓扑结构………………………………………7第三章主要技术设计的具体配置过程…

这是一门专门为STEM学生开发的机器学习入门课程。
我们讨论有监督、无监督和强化学习。
笔记开始阐述了没有神经网络的机器学习方法，如主成分分析，t-SNE，和线性回归。
我们继续介绍基本和高级神经网络结构，如传统神经网络、(变分)自编码器、生成对抗网络、受限玻尔兹曼机器和递归神经网络。

MS简介背景、定义、网络结构、特征、标准进程IMS系统体系架构、功能实体、接口协议、呼叫流程IMS展望

ZigBee无线网络结构简单、设计成本低廉，功耗低，并拥有简单而灵活的通信网络协议，应用非常广泛。
采用集射频与微控制器于一体的片上系统CC2430作为ZigBee无线网络节点的核心器件，提出带功率放大器的ZigBee无线网络节点的系统设计方案，并给出该系统电路原理图。
硬件测试结果表明，节点硬件接收灵敏度高，通信距离也较理想

一种基于FPGA的神经网络的设计，神经网络是一种攻速并行的网络结构，在此结构中所有节点并行相连。

一、风险评估项目概述 11.1工程项目概况 11.1.1建设项目基本信息 11.1.2建设单位基本信息 11.1.3承建单位基本信息 21.2风险评估实施单位基本情况 2二、风险评估活动概述 22.1风险评估工作组织管理 22.2风险评估工作过程 22.3依据的技术标准及相关法规文件 22.4保障与限制条件 3三、评估对象 33.1评估对象构成与定级 33.1.1网络结构 33.1.2业务应用 33.1.3子系统构成及定级 33.2评估对象等级保护措施 33.2.1 XX子系统的等级保护措施 33.2.2 子系统N的等级保护措施 3四、资产识别与分析 44.1资产类型与赋值 44.1.1资产类型 44.1.2资产赋值 44.2关键资产说明 4五、威胁识别与分析 45.1威胁数据采集 55.2威胁描述与分析 55.2.1威胁源分析 55.2.2威胁行为分析 55.2.3威胁能量分析 55.3威胁赋值 5六、脆弱性识别与分析 56.1常规脆弱性描述 56.1.1管理脆弱性 56.1.2网络脆弱性 56.1.3系统脆弱性 56.1.4应用脆弱性 56.1.5数据处理和存储脆弱性 66.1.6运行维护脆弱性 66.1.7灾备与应急响应脆弱性 66.1.8物理脆弱性 66.2脆弱性专项检测 66.2.1木马病毒专项检查 66.2.2渗透与攻击性专项测试 66.2.3关键设备安全性专项测试 66.2.4设备采购和维保服务专项检测 66.2.5其他专项检测 66.2.6安全保护效果综合验证 66.3脆弱性综合列表 6七、风险分析 67.1关键资产的风险计算结果 67.2关键资产的风险等级 77.2.1风险等级列表 77.2.2风险等级统计 77.2.3基于脆弱性的风险排名 77.2.4风险结果分析 7八、综合分析与评价 7九、整改意见 7附件1：管理措施表 8附件2：技术措施表 9附件3：资产类型与赋值表 11附件4：威胁赋值表 11附件5：脆弱性分析赋值表 12

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。