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【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区

本文基于支持向量机（SVM）和改进的粒子群优化（IPSO）算法（SVM-IPSO）创建了双向预测模型，以预测碳纤维的性能和生产参数。
在SVM中，选择对预测性能有重要影响的参数至关重要。
提出了IPSO对它们进行优化的方法，然后将SVM-IPSO模型应用于碳纤维产量的双向预测。
SVM的预测精度主要取决于其参数，因此利用IPSO来寻找SVM的最佳参数，以提高其预测能力。
受小区通信机制的启发，我们通过将全球最佳解决方案的信息纳入搜索策略来提出IPSO，以提高开发效率，并采用IPSO建立双向预测模型：在前向预测的方向上，我们认为富有成效参数作为输入，属性索引作为输出；
在向后预测的方向上，我们将性能指标视为输入，将生产参数视为输出，在这种情况下，该模型成为新型碳纤维的方案设计。
来自一组实验数据的结果表明，该模型的性能优于径向基函数神经网络（RNN），基本粒子群优化（PSO）方法以及遗传算法和改进的粒子群优化（GA-IPSO）方法在大多数实验中都是如此。
换句话说，仿真结果证明了SVM-IPSO模型在处理预测问题方面的有效性和优势。

openmv4最新修改过好的pcb文件和原理图，已经生产了，打样10片全可以，采用ov7725bga芯片，openmv4最新修改过好的pcb文件和原理图，已经生产了，打样10片全可以，采用ov7725bga芯片，机器视觉，python

《操作系统原理》实验指导书实验一生产者-消费者模型模拟进程调度一、实验任务1、在WINDOWS2000环境下，创建一个控制台进程，此进程包括4个线程:2个生产者线程和2个消费者线程。
2、用信号量机制解决进程(线程)的同步与互斥问题。
二、实验目的1.掌握基本的同步互斥算法，理解生产者和消费者模型。
2.了解Windows2000/XP中多线程的并发执行机制，线程间的同步和互斥。
3.学习使用Windows2000/XP中基本的同步对象，掌握相应的API。
三、实验要求1.生产者消费者对缓冲区进行互斥操作。
2.缓冲区大小为10，缓冲区满则不允许生产者生产数据，缓冲区空则不允许消费者消费数据。
3.生产者消费者各循环操作50次。
四、设计思路和采取的方案1.利用windows提供的API函数CreateSemaphore()创建信号量对象；
CreateThread()创建线程；
WaitForSingleObject()执行P操作；
ReleaseSemaphore()执行V操作；
WaitForMultipleObjects()主进程等待线程的结束等函数进行设计。
2.在Windows中，常见的同步对象有：信号量(Semaphore)、互斥量(Mutex)。
使用这些对象都分为三个步骤，一是创建或者初始化；
接着请求该同步对象，随即进入临界区，这一步对应于互斥量的上锁；
最后释放该同步对象，这对应于互斥量的解锁。
这些同步对象在主进程中创建，在其子线程中都可。
实验二存储管理一、目的和要求1.实验目的（1）掌握时间片轮换的进程调度算法；
（2）掌握带优先级的进程调度算法；
（3）选用面向对象的编程方法。
2、实验学时：2学时3、实验要求（1）自定义PCB的数据结构；
（2）使用带优先级的时间片轮转法调度进程，每运行一个时间片，优先级减半。
（3）命令集A）create随机创建进程，进程的优先级与所需要的时间片随机决定；
B）ps查看当前进程状态C）sleep命令将进程挂起D）kill命令杀死进程E）quit命令退出二、实验内容根据教师指定的实验课题，完成设计、编码、测试工作。
实验三虚拟存储器一、目的和要求1.实验目的（1）掌握先进先出页面置换算法；
（2）掌握随机替换页面置换算法；
（3）掌握OPT页面置换算法；
（4）掌握最近最少使用页面置换算法；
（5）熟悉抖动现象及其产生原理；
（6）熟悉C/C++编程。
2、实验学时：2学时3、实验要求（1）进程占用内存空间共640K，页面大小是1K/2K/4K/8K；
（2）随机生成256个页面置换次序；
（3）用于分配页面大小的内存总空间是32K；
（4）给出四种页面置换算法的换页过程，并计算各自的缺页率。
二、实验内容编写程序，使用四种不同的页面替换策略算法进行页面替换。
分别是先进先出，随机替换，时钟页面替换，最近最久未使用页面替换，并计算缺页率。

本文来自于techweb，介绍了随着边缘计算热度不断升温，边缘计算和雾计算的差别，边缘计算如何分层部署等现实问题。
边缘计算强调的是边缘。
如果说云计算意味着要将所有的数据都汇总到后端的数据中心处理，那么边缘计算则是在靠近物或数据源头的网络边缘侧实现边缘智能。
正是基于这一特性，边缘计算能够实现数据的高频交互、实时传输，因此有望在物联网和人工智能时代大放异彩。
相关预测显示，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网，未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。
随着物联网、云计算的发展，边缘计算正在兴起。
边缘计算源于工业领域，主要部署在终端设备或者网络节点上，旨在帮助工业生产中的设备，在数

《HBase实战》是一本基于经验提炼而成的指南，它教给读者如何运用HBase设计、搭建及运行大数据应用系统。
全书共分为4个部分。
前两个部分分别介绍了分布式系统和大规模数据处理的发展历史，讲解HBase的基本原理模式设计以及如何使用HBase的高级特性；
第三部分通过真实的应用和代码示例以及支持这些实践技巧的理论知识，进一步探索HBase的一些实用技术；
第四部分讲解如何把原型开发系统升级为羽翼丰满的生产系统。

国民经济行业分类（GB/T4754—2017）已于2017年10月1日实施，新版行业分类共有20个门类、97个大类、473个中类、1380个小类。
国民经济行业分类：A农、林、牧、渔业；
B采矿业；
C制造业；
D电力、热力、燃气及水生产和供应业；
E建筑业；
F批发和零售业；
G交通运输、仓储和邮政业；
H住宿和餐饮业；
I信息传输、软件和信息技术服务业；
J金融业；
K房地产业；
L租赁和商务服务业；
M科学研究和技术服务业；
N水利、环境和公共设施管理业；
O居民服务、修理和其他服务业；
P教育；
Q卫生和社会工作；
R文化、体育和娱乐业；
S公共管理、社会保障和社会组织；
T国际组织。
GB/T4754—2011已经废止。
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热交换器在工业生产中的应用极为普遍，本期课程主要讲解各类型热交换器的建模和参数设置，包含板翅式、管壳式、翅片管等通用间壁式热交换器的详细参数设置和计算。
可以计算湿空气、液体、气体、两相流等任意两中流体之间的热交换计算。
Amesim仿真热交换器十分便利，本期课程为了通俗易懂，全部采用三维形式讲解各参数含义和计算过程。
推荐理由：适合所有使用热交换器的领域包含了多种类型的常用热交换器热交换器的细节参数和全局参数都采用三维图形解释

数学建模课程设计题目+报告+程序产品优化生产

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。