本资源采用了改进的遗传算法，进行，具体改进如下：与传统的交叉和变异的遗传方式不同，这里提出一种改进遗传操作。
具体步骤是设定一个变异概率p，如图1所示，先在染色体中随机选择一个点G1，如G1=34。
产生一个随机小数，若小于p，则第二个点G2来自同一个个体的另外一个任意点，如G2=52，然后点G1和G2之间的部分被倒置；
若随机小数大于p，则从种群中任意再选择一个个体，找出G1=34在该个体中，上一个位置的点，如下一个点G3=3，则回到原来的个体，点34到3之间被倒置。
这种遗传的思路在于，它能尽量利用种群中获得的信息，来指引个体的变异或者导致操作，最初使得遗传算子比较高效。
具体步骤是设定一个变异概率p，如图1所示，先在染色体中随机选择一个点G1，如G1=34。
产生一个随机小数，若小于p，则第二个点G2来自同一个个体的另外一个任意点，如G2=52，然后点G1和G2之间的部分被倒置；
若随机小数大于p，则从种群中任意再选择一个个体，找出G1=34在该个体中，上一个位置的点，如下一个点G3=3，则回到原来的个体，点34到3之间被倒置。
这种遗传的思路在于，它能尽量利用种群中获得的信息，来指引个体的变异或者导致操作，最初使得遗传算子比较高效。
2018/8/19 15:43:26
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008_基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的数据分类预测Matlab代码完成过程
2017/5/8 18:03:53
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作者：【德】卡斯特恩·斯蒂格（CarstenSteger）【德】马克乌斯·乌尔里克（MarkusUIrich）【德】克里斯琴·威德曼（ChristianWiedemann）译者：杨少荣段德山张勇彭潇偏召华
2021/4/9 20:30:49
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数据流聚类相关知识以及Stream、CluStream、Birch算法的讲授
2017/3/19 3:34:26
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利用BP神经网络设计指纹识别算法，给神经网络提供每一模式类中的一些样本作为训练样本。
BP网络经过学习，不只能够识别已训练过的样本，而且能够识别未出现过的样本。
利用神经网络的泛化能力，提高指纹识别算法的识别率，图像增强、提取指纹特征
BP网络经过学习，不只能够识别已训练过的样本，而且能够识别未出现过的样本。
利用神经网络的泛化能力，提高指纹识别算法的识别率，图像增强、提取指纹特征
2015/4/18 22:20:06
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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
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