【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。
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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

实验二设计一个负责排序的程序包，实现多种排序算法，至少包括插入排序、冒泡排序和快速排序算法。
要求：1.可以对任何简单类型和任意对象进行排序2.可以支持升序、降序、字典排序等多种顺序要求3.可以随意增加排序算法和顺序要求，保证其他程序不修改4.减少程序代码中逻辑上的冗余5.至少用两种方案编程实现该程序包，并说明两个方案的优缺点6.提交设计报告，包括：使用UML设计的类图；
主要程序代码说明；
方案优缺点比较。

利用java软件编程实现一个可以加速减速变换转动方向的小风扇

用matlab编程实现模糊神经网络

实验一利用真值表法求取主析取范式以及主合取范式的实现实验名称：利用真值表法求取主析取范式以及主合取范式的实现实验目的：通过编程实现主析取范式以及主合取范式的真值表求法以巩固相关理论的掌握实验类型：验证实验学时：4实验环境：Windows+VC从屏幕输入含三个以内变量的合式公式（其中联结词按照从高到底的顺序出现）可用字符数组a记录输入的合式公式如：输入PQPQ！表示；
&表示；
|表示；
＞表示；
-表示规范列出所输合式公式的真值表多重循环显示真值表（1表示T，0表示F，先1后0）PQA11？将赋值代入公式（可用数组b记录与a中变量对应的赋值）b[0/2/4/6]=-1,b[1/5]=P值,b[3/7]=Q值从左往右计算（用switcha[i]case对运算符进行处理）：b[i+1]=!b[i+1]：b[i+1]=b[i-1]&&b[i+1]…

利用.net语言编程实现对Oracle数据的批量的导入功能利用.net语言编程实现对Oracle数据的批量的导入功能

学生信息管理系统V6.0：设计一个学生信息管理系统，包括学生成绩信息数据的求和、排序、查找、模糊查找、分类统计、输出、读写文件等基本操作，要求编程实现如下菜单驱动的学生信息管理系统：（1）录入每个学生的学号、姓名、学院和各科考试成绩；
（2）计算每个学生的总分和平均分；
（3）计算每门课程的总分和平均分；
（4）计算每个学院的学生人数；
（5）按每个学生的总分由高到低排出名次表；
（6）按姓名的字典顺序排出成绩表；
（7）按学号查询学生排名及其考试成绩；
（8）按姓名查询学生排名及其考试成绩；
（9）模糊查找：打印出学号以用户输入的数字开头的学生的信息；
（10）按A（90~100）、B（70~89）、C（0~69）3个类别，对每门课程分别统计每个类别的人数以及所占的百分比；
（11）输出每个学生的学号、姓名、学院、各科考试成绩，以及所有课程的总分、平均分、排名；
（12）将每个学生的记录信息写入文件；
（13）从文件中读出每个学生的记录信息并显示；
(14)结束程序。

C#Socket编程，实现客户端与服务端发送信息（聊天），需要的朋友可以下载学习。
亲自编码完成（测试成功）。
使用VS2012编码工具完成。
喝水不忘挖井人，感谢北盟网（www.bamm.cn）。
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报告内容：第1章需求分析(1)功能需求(2)数据流图(3)数据字典第2章概念结构设计(1)局部E-R图设计(2)全局E-R图设计第3章逻辑结构设计(1)E-R图向关系模式转换(2)视图设计第4章物理设计(1)关系模式存取方法选择(2)编程实现第5章程序运行结果

运用MATLAB软件建立了单模数字光纤通信系统各部分的数字模块组，包括伪随机序列发生器、线路编码、光源、光纤通道、光电检测器、高斯白噪声、滤波器、判决电路，并对各部分进行模拟分析。
运用Matlab编程实现了整个系统的功能仿真，生成了仿真系统的性能进行评估的模拟测试系统，可以进行眼图分析、信号波形分析，给出眼开度、误码率评价，从而建立了一个可用于评估光纤通信系统性能及作理论研究的实验平台。

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。