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

很好的优秀论文哈大家可以做哈子参考的共同交流学习我也是找了很久才找到的哈

Informix是IBM公司出品的关系数据库管理系统（RDBMS）家族。
作为一个集成解决方案，它被定位为作为IBM在线事务处理（OLTP）旗舰级数据服务系统。
IBM对Informix和DB2都有长远的规划，两个数据库产品互相吸取对方的技术优势。
在2005年早些时候，IBM推出了InformixDynamicServer（IDS）第10版。
目前最新版本的是IDS11（v11.50，代码名为“Cheetah2”），在2008年5月6日全球同步上市

2005年广本雅阁评估报告

　　来源于中国ISBN中心2005年资料．是出版社的代码．出版社的ISBN号mdf,excel数据库.

Informix是IBM公司出品的关系数据库管理系统（RDBMS）家族。
作为一个集成解决方案，它被定位为作为IBM在线事务处理（OLTP）旗舰级数据服务系统。
IBM对Informix和DB2都有长远的规划，两个数据库产品互相吸取对方的技术优势。
在2005年早些时候，IBM推出了InformixDynamicServer（IDS）第10版。
目前最新版本的是IDS11（v11.50，代码名为“Cheetah2”），在2008年5月6日全球同步上市，

本文建树了我国生齿削减的料想模子，对于各年份天下生齿总量削减的中短期以及临时趋向作出了料想，并对于生齿老龄化、生齿培育比等一系列评估目的举行了料想。
末了提出了无关生齿抑制与管理的步骤。
模子Ⅰ：建树了Logistic生齿阻滞削减模子，行使附件2中数据，松散网上查找增补的数据，分别依据从1954年、1963年、1980年到2005年三组总生齿数据建树模子，举行料想，把料想下场与附件1《国度生齿阻滞策略钻研报告》中提供的料想值举行阐发比力。
患上出使用1980年到2005年的总生齿数建树模子料想下场好，拟合的曲

Informix是IBM公司出品的关连数据库管理体系（RDBMS）家族。
作为一个集成处置方案，它被定位为作为IBM在线事件处置（OLTP）旗舰级数据效率体系。
IBM对于Informix以及DB2都有眼前的方案，两个数据库产物相互排汇对于方的本领上风。
在2005年早些时候，IBM推出了InformixDynamicServer（IDS）第10版。
目前最新版本的是IDS11（v11.50，代码名为“Cheetah2”），在2008年5月6日寰球同步上市，

提起PBRT(PhysicallyBasedRendering:FromTheorytoImplementation)这本书,在图形学业界然则鼎鼎大名,该书患上到2005年软件界Jolt图书类大奖.这本书与众不同的是把现今图形学至关低级的实际造诣联系到详尽实现上来,体系而又详尽地叙述若何作出一流水准的图形渲染器的方方面面

这是PeterD.Lax教授给研究生写的一本教科书，与他的那本《泛函分析》一样，在北美广受好评，并被不少大学用作教材。
有兴味的朋友，可以去Amazon.com看一下读者的评论。
国内人民邮电出版社推出了它的中文版，译者是傅莺莺和沈复兴。
这里提供的是高清晰的PDF文本，是目前出现的最新的电子版，没有任何缺页。
以下是本书和作者的简介：本书全面覆盖线性方程组、矩阵、向量空间、博弈论和数值分析等内容，理论和应用相结合。
尤其介绍了凸集、对偶定理、赋范线性空间、赋范线性空间之间的线性映射以及自伴随矩阵本征值的计算等一般教材上没有的内容。
为方便读者学习，每章都有练习，并提供解答。
书后还有辛矩阵、洛伦兹群、数值域等16个附录。
本书是一本可供高年级本科生和研究生使用的优秀教材，同时也是数学教师和相关研究人员的一本很好的参考书。
PeterD.Lax，当代最杰出的数学家之一，世界数学界最高荣誉阿贝尔奖（2005年）和沃尔夫奖（1987年）得主。
他是美国科学院院士，并于1986年荣获美国国家科技奖章。
Lax生于匈牙利，自1958年开始就一直在美国纽约大学从事教学与研究工作，曾担任柯朗数学研究所所长。
他在纯数学与应用数学的诸多领域都有卓越的建树，影响深远。
同时，他一生致力于数学教育，独立撰写或与他人合著教材20多部。
阿贝尔奖颁奖辞如此评价他：“他的著作、他对教育事业付出的毕生心血以及他在培养年轻一代数学家时体现出的孜孜不倦的精神，在世界数学领域留下了不可磨灭的影响。
”

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。