MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P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的数据预测——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SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第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——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30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MATLAB

CCK2017病例标注，CCKS2017Task2数据格式说明：每个病例分为4个域，分别存储在4个文件夹一般项目病史特征诊疗过程出院情况每一个目录下存储两类文件

信息熵程序下载！信号处理，图像处理，基于小波变换之后的连续特征提取，可以作为一个后续的工作，对信息的敏感度特别有效，希望能够采纳，提取信号特征有用，采纳，采纳，很实用很实用很实用很实用。

CmpE300-救济算法在该项目中，通过MPI库使用并行编程。
该项目的目的是使用救济算法选择权重最高的要素。
处理器的数量和具有实例特征的数据集作为输入给出，对于每个处理器，最热门的特征列在程序末尾。
更多详细信息在报告中。

ENVI遥感图像处理教程系列，包括：辐射校正、图像增强、感兴趣目标及对象提取、特征提取与选择、图像去噪等。

原型特征布局GoogleAnalystic支持在开发中的使用图像优化Docker文件在开发中运行npmrundev部署陷阱当您想进行离线测试时，可能在开发模式下不起作用。
改变生产模式。
谷歌分析将被执行？在生产模式下。
导入CSS问题。
应用程序使用了样式组件后，我们导入了css问题。
不导入执照麻省理工学院

东北大学数值分析课件第一章绪论第二章解线性方程组的直接方法第三章解线性方程组的迭代法第四章解非线性方程的迭代法第五章矩阵特征值与特征向量的计算第六章插值与逼近第七章数值积分第八章常微分方程数值解法习题选讲

基于内容的图像检索是通过分析图像内容，在数据库中搜索图像的任务。
在该演示中，根据图像的颜色分布，提出了一种简单的图像检索方法。
用户只提供一个“示例”图像，搜索基于该示例（通过图像示例进行查询）

机器视觉入门经典，深入浅出，有理论，有代码，非常适合入门者。

主成分分析(PrincipleComponentAnalysis,PCA)是最为常用的特征提取方法，被广泛应用到各领域，如图像处理、综合评价、语音识别、故障诊断等。
有关主成分分析法的例子，步骤，和代码，希望对大家有帮助

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。