本代码次要用MATLAB工具进行神经网络和遗传算法相融合的仿真，来求非线性函数的极值

图像分割是目标识别的首要和关键步骤。
目前的图像分割方法有多种,其中阈值方法优点比较突出,但是采用阈值方法分割的关键是要能高效率地找到被分图像的最佳熵阈值。
针对这一问题,将Geese-LDW-PSO算法的位置更新公式作了改进,即用当前种群的全局极值取代所有粒子的当前位置,并将之用于熵阈值图像分割中。
仿真实验表明,该算法可以快速稳定地获得一幅图像的最佳分割阈值。
仿真结果显示,该方法对车牌分割具有较好的功能。
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本书作者是：NicolaiM.Josuttis，侯捷（译）内容简介：《C++标准库（第2版）》是全球C++经典权威参考书籍时隔12年，基于C++11标准的全新重大升级。
标准库提供了一组公共类和接口，极大地拓展了C++语言核心功能。
《C++标准库（第2版）》详细讲解了每一标准库组件，包括其设计目的和方法、复杂概念的剖析、实用而高效的编程细节、存在的陷阱、重要的类和函数，又辅以大量用C++11标准实现的实用代码范例。
除覆盖全新组件、特性外，《C++标准库（第2版）》一如前版，重点着眼于标准模板库（STL），涉及容器、迭代器、函数对象以及STL算法。
此外，《C++标准库（第2版）》同样关注lambda表达式、基于区间的for循环、move语义及可变参数模板等标准库中的新式C++编程风格及其影响。
部分目录：第2版译序xxi第2版序言xxiii第2版致谢xxiv第1版序言xxv第1版致谢xxvi1关于本书11.1缘起11.2阅读前的必要基础21.3本书风格与结构21.4如何阅读本书41.5目前发展情势51.6范例代码及额外信息51.7反馈52C++及标准库简介72.1C++Standard的历史72.1.1C++11Standard常见疑问82.1.2C++98和C++11的兼容性92.2复杂度与Big-O标记103语言新特性133.1C++11语言新特性133.1.1微小但重要的语法提升133.1.2以auto完成类型自动推导143.1.3一致性初始化（UniformInitialization）与初值列（InitializerList）153.1.4Range-Basedfor循环173.1.5Move语义和RvalueReference193.1.6新式的字符串字面常量（StringLiteral）233.1.7关键字noexcept243.1.8关键字constexpr263.1.9崭新的Template特性263.1.10Lambda283.1.11关键字decltype323.1.12新的函数声明语法（NewFunctionDeclarationSyntax）323.1.13带领域的（Scoped）Enumeration323.1.14新的基础类型（NewFundamentalDataType）333.2虽旧犹新的语言特性333.2.1基础类型的明确初始化（ExplicitInitializationforFundamentalType）373.2.2main()定义式374一般概念394.1命名空间（Namespace）std394.2头文件（HeaderFile）404.3差错和异常（ErrorandException）的处理414.3.1标准的ExceptionClass（异常类）414.3.2异常类（ExceptionClass）的成员444.3.3以Classexception_ptr传递异常524.3.4抛出标准异常534.3.5自标准异常类派生544.4CallableObject（可被调用的对象）544.5并发与多线程554.6分配器（Allocator）575通用工具595.1Pair和Tuple605.1.1Pair605.1.2Tuple（不定数的值组）685.1.3Tuple的输入/输出745.1.4tuple和pair转换755.2SmartPointer（智能指针）765.2.1Classshared_ptr765.2.2Classweak_ptr845.2.3误用SharedPointer895.2.4细究SharedPointer和WeakPointer925.2.5Classunique_ptr985.2.6细究Classunique_ptr1105.2.7Classauto_ptr1135.2.8SmartPointer结语1145.3数值的极值（NumericLimit）1155.4Type

针对BP神经网络训练过程易陷入局部极值导致训练误差收敛速度慢的问题，提出将具有全局寻优的萤火虫算法，结合BP算法共同训练神经网络。
在本质上，萤火虫BP神经网络利用萤火虫算法对神经网络进行早期训练，避开局部极值点，得到优化后的神经网络初始权值后，利用BP算法的局部寻优特性对网络做进一步精细训练。
轴承毛病实验表明，萤火虫BP神经网络的训练误差收敛速度相比BP神经网络、萤火虫神经网络显著提升，毛病识别率最高达到99.47%。

为解决传统均值比(ratioofaverage,ROA)算子检测SAR(syntheticapertureradar,SAR)图像边缘时出现的受噪声影响大和边缘定位精度低等问题,结合平稳小波变换的优点,提出一种平稳小波去噪和改进ROA算法的SAR图像边缘检测方法。
首先,利用平稳小波进行去噪预处理,减少相干斑噪声。
然后,通过把传统ROA算子的4个检测方向增加为8个,以及利用非极值抑制进行边缘定位,在检测方向和定位精度两个方面改进ROA算法。
实验结果表明,该方法的去噪功能和边缘检测效

读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。
如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。
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。
图书目录第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功能第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

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。