【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

本书是经过锤炼的优秀教材，已在世界范围内畅销三十多年。
在美国的概率论教材中，本书占有50%以上的市场，被华盛顿大学、斯坦福大学、普度大学、密歇根大学、约翰霍普金斯大学、得克萨斯大学等众多名校采用。
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书中通过大量的例子系统介绍了概率论的基础知识及其广泛应用，内容涉及组合分析、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等。
第9版继续对教材进行微调和优化，做了大量的小修改，还增加了有助于建立概率直觉的例子和练习，使得叙述更加清晰。
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deeplearning中文版（花书）v0.5，最新版，感谢大神们

ANSYS中关于车桥耦合的接触法命令流，车辆模型为二分之一车。

一、气相色谱仪1、晶体管交流稳压电源3KVA220V2、要求电压波动范围在±5％以内，频率偏差±0.5HZ。
3、气体N2纯度：参照第二页表1瓶/台岛津公司的氮气导管一根H2纯度：参照第二页表1瓶/台岛津公司的氢气导管一根压缩空气1瓶/台或岛津配套的空压机及导管

电容指纹仪开发文档及示例

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汽车客运公司售票系统c++课团队项目1任务书（拟稿）一、 任务开发“汽车客运公司售票系统”软件。
二、 基本要求使用面向对象的系统分析和设计，开发基于MFC对话框的C++语言应用软件。
三、 任务陈述客车的班次任务由调度部门确定并输入数据，一般在一段时间内不作调整。
每个班次的基本信息包括班次号，车型、发车时间，终点，座位数量、票价等。
旅客购票时，应登记身份号、购票日期、发车日期、车次、座位号等信息。
旅客购票时，可以查询指定发车日期、目的地的客车班次信息，在查询到的班次中，如果还有未售座位，就可以买票。
旅客可以在未售座位中选择座位，也可由系统自动选择座位。
购票时也可直接输入发车日期、目的地和班次，由系统自动出票，如果无票可售，则系统应给以提示。
座位不能重复销售，不允许售无座票。
系统中应该保存从当天算起3天的票源数据，开始时创建今，明，后三天的，以后每天创建后天的，每天的票源数据应根据调度计划安排。
每天的每趟班车在发售第一张车票时，创建这个班次的旅客登记表。
旅客可以办理售票，售票时在旅客登记表中删除旅客信息。
在开车前退票收取20%退票费，开车后退票收取50%退票费。
旅客可以办理改签，在开车前可以改签同一目的地的其他车次（3天以内），不收改签费，开车后收20%改签费。
可以输出指定班次的旅客登记表，表中包括该班次的票款合计。

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。