实现了工程测量中各种常见的沉降预测算法，包括直线拟合法、二次多项式拟合法、三次多项式拟合法、双曲线法、对数曲线法、抛物线法、指数曲线法、泊松曲线法、星野法、Asaoka法、灰度模型GM(1,1)法、灰度模型Verhulst法、BP神经网络法、遗传算法。
各种算法的具体实现可以参考https://blog.csdn.net/yh523/article/details/122944048。
在VisualStudio2015中采用C#编程语言实现，使用.NetFramework4.0。
附件资源包含可以编译运转的源代码，以及可以直接运转的exe示例程序。
各种算法的具体实现可以参考https://blog.csdn.net/yh523/article/details/122944048。
在VisualStudio2015中采用C#编程语言实现，使用.NetFramework4.0。
附件资源包含可以编译运转的源代码，以及可以直接运转的exe示例程序。
2021/9/3 18:13:53
4.19MB
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008_基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的数据分类预测Matlab代码完成过程
2017/5/8 18:03:53
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利用BP神经网络设计指纹识别算法，给神经网络提供每一模式类中的一些样本作为训练样本。
BP网络经过学习，不只能够识别已训练过的样本，而且能够识别未出现过的样本。
利用神经网络的泛化能力，提高指纹识别算法的识别率，图像增强、提取指纹特征
BP网络经过学习，不只能够识别已训练过的样本，而且能够识别未出现过的样本。
利用神经网络的泛化能力，提高指纹识别算法的识别率，图像增强、提取指纹特征
2015/4/18 22:20:06
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007_基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的数据回归预测Matlab代码完成过程
2017/3/27 15:39:04
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GA优化BP神经网络权值和阈值，克服BP神经网络易于陷入局部最小值等问题。
不仅可以自动搜索神经网络最佳隐藏层神经元数量，还可以固定经GA优化后的权值和阈值使得网络多次运行最终结果不变。
不仅可以自动搜索神经网络最佳隐藏层神经元数量，还可以固定经GA优化后的权值和阈值使得网络多次运行最终结果不变。
2019/4/13 14:53:25
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该课题为基于bp神经网络的中文汉字识别零碎，可以用手写板写，现场识别。
有界面GUI操作。
另外可识别汉字，字母，数字等均可。
有界面GUI操作。
另外可识别汉字，字母，数字等均可。
2018/7/3 6:28:02
388KB
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针对自主吸尘机器人非结构化的工作环境及避障的实时性要求，提出融合了超声波传感器和红外传感器的混合视觉算法，并且基于BP神经网络的传感器信息融合技术进行了实验。
2016/7/7 19:08:44
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为了处理传统BP（BackPropagation）神经网络收敛较慢的问题，通过BP神经网络搭建火点预测模型，采用一种自适应学习率的方法改进BP神经网络，经比较该算法收敛较快，模型输出可达到预期效果.同时利用现场可编程逻辑门阵列（FPGA）的动态可重构技术实现了改进后的神经网络，通过仿真和结果测试，该设计在预测结果的基础上又大大减少了预测时间，为环保预测、检测轨迹规划提供了一定的理论基础.
2020/2/17 3:21:14
1.18MB
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包含“王权富贵-MNIST-BP神经网络”“王权富贵-MNIST-BP神经网络仅训练部分版本”“王权富贵-MNIST-数据集熟习+线性神经网络”这些系列！每句话备注！
2017/2/19 3:21:37
73.13MB
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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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