本书是一部将模糊逻辑与神经网络进行结合研究的论著，引见了作者近5年的研究成果。
全书分五篇，内容包括：智能模拟中的模糊逻辑和神经网络，模糊命题逻辑，神经网络概念和系统理论，模糊系统，神经网络系统。

本书是一部将模糊逻辑与神经网络进行结合研究的论著，引见了作者近5年的研究成果。
全书分五篇，内容包括：智能模拟中的模糊逻辑和神经网络，模糊命题逻辑，神经网络概念和系统理论，模糊系统，神经网络系统。

一种基于等价关系的模糊多属性言语决策方法

摘要图书馆管理系统是典型的信息管理系统(MIS),其开发主要包括后台数据库的建立和维护以及前端应用程序的开发两个方面。
对于前者要求建立起数据一致性和完整性强、数据安全性好的库。
而对于后者则要求应用程序功能完备,易使用等特点。
主要应用的技术有microsoftvisualbasic和microsoftaccess2003进行具体的设计和开发，并进行数据存储和数据处理。
本系统能对图书实行管理，并能按客户端登录用户实行三级权限管理：读者、图书管理员和教师。
本系统分用户登录、图书查询、借还图书，系统管理等四大功能模块。
其中图书查询功能分为模糊查询、直接查询、多条件查询；
系统管理则包括读者管理、图书信息管理、读者管理、管理员权限帐户管理等。
图书分类管理，单文档多视图操作是本系统开发与设计中的难点。
本文针对目前高校系部图书管理实际，从系统的开发背景、需求分析、设计原则及开发过程等四个方面进行了全面的阐述。
全文共分六章，第一章简明扼要地引见本系统的开发背景、设计原则及设计目标；
第二章简要地引见了本系统的开发工具和相应技术，以及数据库设计；
第三章对系统的需求进行了全面的分析；
第四章系统设计。
本系统对于目前高校系部及中小型图书馆的建设有一定的指导意义。
关键词：信息管理系统数据库VISUALBASICACCESS控件

基于模糊的自顺应阈值分割，采用vc6.0下opencv1.0实现查找波峰，确定最佳阈值

MATLAB仿真代码，已编译经过，隶属三角函数，可以嵌入到SIMULINK仿真中使用。

MATLAB仿真代码，已编译经过，隶属三角函数，可以嵌入到SIMULINK仿真中使用。

源码实现了如下功能：1.2系统功能分析1.2.1基本功能支持以下信息的录入：（1）基本信息：姓名、手机号码、电话、电子邮箱、生日、所属组、备注、相片（2）工作单位：国家、省份、城市、地址、工作单位、所属部门、职位、邮编、电话、传真（3）网络信息：个人主页、即时通信工具及号码、备用邮箱（4）家庭资料：国家、省份、城市、地址、邮编、电话1.2.2查询功能（1）默认显示所有条目（2）模糊查询：可以按姓名、姓名的汉语拼音的声母或全拼查询。
支持模糊查询，即输入部分数据后，可以查询出符合条件的全部条目。
如：输入“张”，列出所有名字中有“张”的条目；
输入“xl”，列出声母为该2个字母的所有条目。
（写该实验报告时，暂未实现按手机号码、电话号码查询。
）（3）指定分组后，列出某分组的所有条目。
查询结果如果有多个条目，应按照姓名排序，并使用姓或姓的第一个汉语拼音的字母分类。
1.2.3删除和修改功能（1）选中单个联系人后，可以修改其内容，可以删除该联系人（2）选中一个分组后，可以删除该分组，同时删除分组下的全部联系人（3）支持情况账户下的所有联系人数据1.2.4导入和导出支持将账户下的所有文本文档联系人数据导出为CSV格式文件，支持将CSV文件导入到账户，并能够与主流手机或其他通讯录软件交换数据。
1.2.5通讯录的显示显示查询结果，可以设置一个条目可以显示或不显示哪些内容。
1.2.6通讯录数据的录入对于新建联系人，保存时如果有同名或同电话号码时，给出提示。
1.2.7联系人星标支持一键收藏联系人，联系人加星标后愈加方便于用户查找与管理。
【系统设计文档】、【系统需求分析文档】、【系统实验报告】、【答辩展示PPT】另见我的资源……

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

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。