MATLAB工具箱大全-人工蜂群工具箱(ABC)

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第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第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于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第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

SLAM地图构建与定位算法，含有卡尔曼滤波和粒子滤波器的程序SLAM算法的技术文档合集（含37篇文档）slam算法的MATLAB源代码，国外的代码基于角点检测的单目视觉SLAM程序，开发平台VS2003本程序包设计了一个利用VisualC++编写的基于EKF的SLAM仿真器SlamAlgorithmwithdataassociationJoanSolà编写6自由度扩展卡尔曼滤波slam算法工具包实时定位与建图（SLAM），用激光传感器采集周围环境信息概率机器人基于卡尔曼滤波器实现实时定位和地图创建（SLAM）算法机器人地图创建新算法，DP-SLAM源程序利用Matlab编写的基于EKF的SLAM仿真器源码机器人定位中的EKF-SLAM算法，实现同时定位和地图构建基于直线特征的slam机器人定位算法实现和优化SLAM工具箱，很多有价值的SLAM算法EKF-SLAM算法对运动机器人和周围环境进行同步定位和环境识别仿真SLAMusingMonocularVisionRT-SLAM机器人摄像头定位，运用多种图像处理的算法slam(simultaneouslocalizationandmapping)仿真很好的入门SLAM自定位导航的一个小程序，适合初学者以及入门者使用slam算法仿真slam仿真工具箱：含slam的matlab仿真源程序以及slam学习程序移动机器人栅格地图创建，SLAM方法，可以采用多种地图进行创建SLAM算法程序，来自悉尼大学的作品，主要功能是实现SLAM算法对SLAM算法中的EKF-SLAM算法进行改进，并实现仿真程序SLAM的讲解资料，机器人导航热门方法

信号处理常用，循环平稳工具箱，Matlab程序源码附带详细解释。

datalinearfilteringproblem[Kalman60].Sincethattime,dueinlargeparttoadvancesindigitalcomputing,theKalmanfilterhasbeenthesubjectofextensiveresearchandapplication,particularlyintheareaofautonomousorassistednavigation.Avery“friendly”introductiontothegeneralideaoftheKalmanfiltercanbefoundinChapter1of[Maybeck79],whileamorecompleteintroductorydiscussioncanbefoundin[Sorenson70],whichalsocontainssomeinterestinghistoricalnarrative.Moreextensivereferencesinclude[Gelb74;Grewal93;Maybeck79;Lewis86;Brown92;Jacobs93].

混沌时间序列分析与预测工具箱Version2.9

培训师的工具箱

——–Facebook、Twitter及Quora用户增长团队的产品大牛AndyJohns倾情奉献纯干货———提要：千万不要将所有建议照单全收,做出一个四不像网站。
你应该将此看作测试网站的技巧工具箱，了解对你的产品与用户而言使用这些技巧的优点与缺点何在，以及如何使它们符合你的宏观产品愿景。
“优化注册转化率”这个话题可以扯出一本百科全书的篇幅来。
因此我会花大量笔墨来阐述。
在此先提醒你们，这将是一篇长文。
。
我认为优化注册转化率的方法概括起来主要就是两大类：第一大类，站内优化。
包括网页设计/文案/布局等。
这是个值得深入探讨的话题，这也是后

基于MatlabGUI写的NI6356上位机，对于正在学习使用matlab调用数据采集器工具箱，或者使用NI6356的人有帮助

这里实现了四种SVM工具箱的分类与回归算法1、工具箱：LS_SVMlabClassification_LS_SVMlab.m-多类分类Regression_LS_SVMlab.m-函数拟合2、工具箱：OSU_SVM3.00Classification_OSU_SVM.m-多类分类3、工具箱：stprtool\svmClassification_stprtool.m-多类分类4、工具箱：SVM_SteveGunnClassification_SVM_SteveGunn.m-二类分类Regression_SVM_SteveGunn.m-函数拟合

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。