基于遗传算法和模拟退火算法改进的混合模拟退火算法（处理求函数极值问题，MATLAB代码已实现）混合模拟退火算法时遗传算法和模拟退火算法的结合，在混合模拟退火算法中使用了大量的样本作为问题的可能处理方案而不是将单个样本作为一个问题的可能处理方案。
对遗传算法中适应的概念进行相应改进。

文档含有2020中传各个专业录取情况，解析官网的csv表格得到的，具体分析的原理参考博客代码，内置各个专业数据处理的散点图和均值极值中位数分析图，供大家参考。
参考博客：https://blog.csdn.net/qq_37668436/article/details/106463994

gumbel曲线的matlab编程，gumbel曲线用于波浪要素的频率分析计较，利于进行极值计较

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《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功能第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

利用MATLAB实现医学图像处理与分析边缘是图像最基本的特征。
所谓边缘是指图像周围像素灰度有阶跃变化或屋顶状变化的像素的集合,它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间。
边缘具有方向和幅度两个特征,沿边缘走向,像素值变化比较平缓;垂直于边缘走向,像素值变化比较剧烈,可能呈现阶跃状,也可能呈现斜坡状因而,边缘可以分为两种:一种为阶跃性边缘,它两边的像素灰度值有着明显的不同;另一种为屋顶状边缘,它位于灰度值从增加到减少的变化转折点。
对于阶跃性边缘,二阶方向导数在边缘处呈零交叉;而对于屋顶状边缘,二阶方向导数在边缘处取极值。

BP算法是基于梯度下降方法，可能会导致网络陷入局部极值点。
遗传算法是一种概率性的自适应迭代寻优过程，遵循“优胜劣汰”的原则，具有良好的全局搜索功能，较好的克服了BP算法局部最优的缺陷，同时可优化BP神经网络初始权重和阈值，进一步提高BP神经网络的计算精度。

为提高量子粒子群算法的寻优能力，文中提出一种新的正态云模型自顺应变异量子粒子群算法。
该方法采用正态云模型优化策略，引入自身最差粒子和全局最差粒子，结合自身最优粒子和全局最优粒子自顺应调整势阱中心位置与收缩-扩张系数，每次迭代后生成的新粒子，以一定概率采用正态云模型对粒子进行变异操作。
最后标准函数极值优化的实验结果表明，该算法的单步迭代时间较长但优化能力较同类算法有大幅度提高。

matlab最优化程序包括无约束一维极值问题进退法黄金分割法斐波那契法牛顿法基本牛顿法全局牛顿法割线法抛物线法三次插值法可接受搜索法Goidstein法Wolfe.Powell法单纯形搜索法Powell法最速下降法共轭梯度法牛顿法修正牛顿法拟牛顿法信任域法显式最速下降法，Rosen梯度投影法罚函数法外点罚函数法內点罚函数法混合罚函数法乘子法G－N法修正G－N法L－M法线性规划单纯形法修正单纯形法大M法变量有界单纯形法整数规划割平面法分支定界法0-1规划二次规划拉格朗曰法起作用集算法路径跟踪法粒子群优化算法基本粒子群算法带压缩因子的粒子群算法权重改进的粒子群算法线性递减权重法自适应权重法随机权重法变学习因子的粒子群算法同步变化的学习因子异步变化的学习因子二阶粒子群算法二阶振荡粒子群算法

1.褒义词及其近义词；
2.否认词典；
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5.台湾大学NTUSD情感词典；
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7.汉语情感极值表；
8.情感词典及其分类。

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。