一个bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码，里面备有较为详细的注释，供给初学者！不仅有最初的bp模型，还包括优化的算法，总共有多个程序段，大家可以根据自己的数据情况选择适合的神经网络结构！

本文所论述的是基于GSM短消息的温度报警系统，可以用于实时监测环境的温度，而且可以在温度超过设定值时通过短消息模块进行无线报警。
系统以STC89C52为主控芯片,以DS18B20作为温度采集部分,结合TC35的特点,实现了对温度数据以短信方式发送到用户手机,该系统可代替人工的方法在任意时刻检测温度。
论文首先分析了GSM的基本工作原理、网络结构框架及其网络接口，在此基础上提出了系统总体方案。
硬件设计部分选择了STC89C52单片机和TC35通信模块，以DS18B20作为温度采集部分，通过RS232串口互联组成短消息发送系统；
软件部分主要由主程序，TC35通信子程序，温度采集子程序，按键扫描子程序和显示子程序组成，有效地控制单片机正常工作，并正确实现数据显示。
分析了各模块的关键技术、设计思想及其实现方法，并给出了各模块的流程图。
最后提出了系统尚需解决的一些问题，并给出了相应的解决方法。

第一章人工神经网络…………………………………………………3§1.1人工神经网络简介…………………………………………………………31．1人工神经网络的起源……………………………………………………31．2人工神经网络的特点及应用……………………………………………3§1.2人工神经网络的结构…………………………………………………42．1神经元及其特性…………………………………………………………52．2神经网络的基本类型………………………………………………62.2.1人工神经网络的基本特性……………………………………62.2.2人工神经网络的基本结构……………………………………62.2.3人工神经网络的主要学习算法………………………………7§1.3人工神经网络的典型模型………………………………………………73．1Hopfield网络…………………………………………………………73．2反向传播(BP)网络……………………………………………………83．3Kohonen网络…………………………………………………………83．4自适应共振理论(ART)……………………………………………………93．5学习矢量量化（LVQ）网络…………………………………………11§1.4多层前馈神经网络（ＢＰ）模型…………………………………………124．1BP网络模型特点 ……………………………………………………124．2BP网络学习算法………………………………………………………134.2.1信息的正向传递………………………………………………134.2.2利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播………………144．3网络的训练过程………………………………………………………154．4BP算法的改进………………………………………………………154.4.1附加动量法………………………………………………………154.4.2自适应学习速率…………………………………………………164.4.3动量-自适应学习速率调整算法………………………………174．5网络的设计………………………………………………………………174.5.1网络的层数…………………………………………………174.5.2隐含层的神经元数……………………………………………174.5.3初始权值的选取………………………………………………174.5.4学习速率…………………………………………………………17§1.5软件的实现………………………………………………………………18第二章遗传算法………………………………………………………19§2.1遗传算法简介………………………………………………………………19§2.2遗传算法的特点…………………………………………………………19§2.3遗传算法的操作程序………………………………………………………20§2.4遗传算法的设计……………………………………………………………20第三章基于神经网络的水布垭面板堆石坝变形控制与预测§3.1概述…………………………………………………………………………23§3.2样本的选取………………………………………………………………24§3.3神经网络结构的确定………………………………………………………25§3.4样本的预处理与网络的训练……………………………………………254．1样本的预处理………………………………………………………254．2网络的训练……………………………………………………26§3.5水布垭面板堆石坝垂直压缩模量的控制与变形的预测…………………305．1面板堆石坝堆石体垂直压缩模量的控制……………………………305．2水布垭面板堆石坝变形的预测……………………………………355．3BP网络与COPEL公司及国内的经验公式的预测结果比较…35§3.6结论与建议………………………………………………………………38第四章BP网络与遗传算法在面板堆石坝设计参数控制中的应用§4.1概述………………………………………………………………………39§4.2遗传算法的程序设计与计算………………………………………………39§4.3结论与建议…………………………………………………………………40参考文献…………………………………………………………………………

本文提出了一种改进的遗传算法,并用其实现BP神经网络的拓扑结构和参数的优化。
改进的遗传算法采用了一种新的编码方式,并对遗传操作进行了改进。
仿真试验的结果表明,这种算法能够有效地提高BP神经网络结构和参数的优化效率

根据公司办公需求，设计符合实际应用的网络结构

设计总说明IINTRODUCTIONII1绪论12需求分析12.1背景描述12.2主要功能分析12.3业务需求分析23网络逻辑设计23.1网络设计原则23.2网络结构设计33.2.1主干结构设计33.2.2企业网络拓扑图34企业网络详细设计34.1设计思路34.2设计步骤44.2.1按照拓扑图要求连接好设备44.2.2IP地址与VLAN规划44.2.3配置内网DHCP服务器54.2.4核心层交换机配置54.2.5汇聚层交换机配置64.2.6配置VLAN的访问控制84.2.7配置边缘出口路由94.2.8配置ISP路由器及外部DNS104.2.9设置内网的DNS服务器和FTP服务器114.3网络测试124.3.1内部网络测试124.3.2外网访问内网服务器17致谢16参考文献17附录18

1、根据网络拓扑规划网络结构并按要求连接线缆 2、根据要求配置各设备的IP、掩码、主机名等基本配置 3、将S1和S2划分vlan：S1的f0/2-10端口为vlan2，S2的f0/2-10端口为vlan3 4、在S3上配置DHCP服务：VLAN1分配的地址网段为192.168.1.0/24；
VLAN2分配的地址网段为192.168.2.0 5、在S3上配置ACL，隔离VLAN2和VLAN3，使业务部和财务部之间不能互相访问；
业务部能访问内网和外网；
财务部只能访问内网，不能访问外网；
6、配置DNS服务器，使其能完成内网域名的解析，当用户访问外网时，能自动转发到公网的域名服务器做解析 7、配置WWW和FTP服务器，公司员工可通过http://www.beyond.com域名访问公司网站；
通过ftp://ftp.beyond.com完成文件的上传和下载 8、企业内部网络中实现高效的路由选择协议RIP完成互联 9、在RB上配置NAT，以实现内网能够访问Internet 10、企业内网和外网的互联使用静态路由或默认路由实现

1.给出了该神经网络结构图2.比较了单样本训练和批处理训练的区别3.改变不同参数的BP网络运转情况及结果，并给予相应的结果分析（根据不同问题，思考选择最合适的结果表示方法）

压缩文件包含三个常用的Matlab深度学习工具箱分别是DeeplearningToolbox,libsvm,matconvnet使用时直接添加到MATLAB的Toolbox路径下即可工具箱里都有一些example可以在这些例子的基础上写一个本人的神经网络结构

近年来，目睹了卷积神经网络（CNN）在各种计算机视觉和人工智能应用中的广泛普及。
然而，功能的提高是以大量密集的计算复杂性为代价的，这阻碍了它在诸如移动或嵌入式设备之类的资源受限的应用中的使用。
尽管人们越来越关注内部网络结构的加速，但很少考虑视觉输入的冗余性。
在本文中，我们首次尝试直接从视觉输入中减少CNN加速的空间和通道冗余。
所提出的方法称为ESPACE（消除空间和信道冗余），它通过以下三个步骤起作用：首先，通过一组低秩的卷积滤波器降低卷积层的3D通道冗余度。
其次，提出了一种新颖的基于掩模的选择性处理方案，该方案通过跳过视觉输入的不显着空间位置来进一步加快卷积操作。
第三，通过反向传播使用训练数据对加速网络进行微调。
在ImageNet2012上评估了提出的方法，并在两个广泛采用的CNN（即AlexNet和GoogLeNet）上实现了该方法。
与CNN加速的几种最新方法相比，该方案已证明在AlexNet和GoogLeNet上分别以5.48倍和4.12倍的加速比提供了最新的加速功能，而分类精度的下降却最小。

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。