BP神经网络适用于大样本数据的预测，至于小样本还有灰色理论、最小二乘支持向量机、广义回归神经网络、灰色神经网络，不同的数据需要根据其本身特点选择不同的预测方法。
在很多次实验之后，我比较钟情于BP神经网络和组合预测，组合预测是大趋势，客观上有道理，主观上有更大的操作可能性。
下面给出广义回归神经网络（包含交叉验证过程的GRNN）用于小样本量预测的代码，包括BP神经网络预测结果的对比。
在很多次实验之后，我比较钟情于BP神经网络和组合预测，组合预测是大趋势，客观上有道理，主观上有更大的操作可能性。
下面给出广义回归神经网络（包含交叉验证过程的GRNN）用于小样本量预测的代码，包括BP神经网络预测结果的对比。
2021/7/14 15:13:28
6KB
1
线性神经网络，BP神经网络，Hopfield神经网格，Elman神经网络，RBF神经网络；
在模型应用模块中实现了六种实际应用：RBF网络的船用柴油机毛病诊断，BP网络的齿轮箱毛病诊断，SOM网络的回热系统毛病诊断，BP网络的设备状态分类器，SOM网络的人口比例样本分类，SOM网络的土壤性状样本分类
在模型应用模块中实现了六种实际应用：RBF网络的船用柴油机毛病诊断，BP网络的齿轮箱毛病诊断，SOM网络的回热系统毛病诊断，BP网络的设备状态分类器，SOM网络的人口比例样本分类，SOM网络的土壤性状样本分类
2017/1/14 5:24:30
695KB
1
本仿真对脉冲压缩进行改进，提出去斜处理。
与脉冲压缩技术不同，此算法可用于带宽极大的雷达定位：穿墙雷达，探地雷达等。
定位效果极佳，还可为后续压缩感知及后投影BP算法提供研讨思路。
与脉冲压缩技术不同，此算法可用于带宽极大的雷达定位：穿墙雷达，探地雷达等。
定位效果极佳，还可为后续压缩感知及后投影BP算法提供研讨思路。
2019/10/9 8:31:42
840B
1
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
15KB