神经元节点的个数，隐藏层的个数，都是可以调理的，Optimer优化器有'SGD','mSGD','nSGD','AdaGrad','RMSProp','nRMSProp','Adam'，激活函数有relu和sigmoid

《MATLAB数学建模与仿真》是2016年清华大学出版社出版的图书，作者王健、赵国生.本书从数学建模与仿真的角度对MATLAB进行详细引见和讲解。
全书共2篇，即基础篇和应用篇，涵盖绝大部分数学建模问题的MATLAB求解方法。
前10章为基础篇，讲解有关MATLAB的基础知识，包括MATLAB的入门、数值运算、符号运算和图形功能、M文件编程、Simulink仿真模型和科学计算等内容，在此基础上引见应用数学领域的问题求解，如基于MATLAB的微积分问题、线性代数、积分变换、常微分方程、概率论与数理统计问题的数值解法等。
第11章至第15章为应用篇，引见如何利用MATLAB求解实际的数学建模问题，给出了蚂蚁算法、模拟退火算法、神经元网络、图论算法和遗传算法等详细的算法原理、问题描述、数学模型建立与求解、模型验证和仿真代码的全部建模过程。

1）神经模糊系统——用神经元网络来实现模糊隶属函数、模糊推理，基本上（本质上）还是FLN。
2）模糊神经系统——神经网络模糊化，本质上还是ANN。
3）模糊-神经混合系统——二者无机结合。

深度学习和神经网络1.1神经元工作原理1.2神经网络引见1.3深度神经网络1.4卷积神经网络1.5循环神经网络1.6生产判别式网络1.7深度学习的应用1.8图片生产1.9课后解答

基于人工神经网络的理论,用BP神经网络逼近一组给定的数值,并在MATLAB的环境下得出实验结果。
分析了BP网络的隐层神经元个数,传递函数及训练函数对网络功能的影响,最后用多项式拟合的方法对这组数据进行处理,提供了基于多项式拟合函数逼近的实验数据,并对两种方法的实验结果进行了分析。

针对多输入多输出（MIMO）复杂过程控制中控制功能偏慢等问题，对神经网络PID控制器以及PID控制理论物理机制之间的相互作用进行了研究。
对神经元PID控制器隐层和输出层之间的初始权值进行了归纳，提出了一种粒子群优化算法，提高了PSO算法的收缩因子以保证优化的收敛性，并进行了Matlab仿真。
研究结果表明，所提出的神经网络PID控制器的改进粒子群算法优化，在高耦合效应的复杂MIMO对象中具有良好的精度以及快速响应的特性。

本文来自于简书，本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络，通过本文，你可以了解到这些问题的答案，同时还能知道神经网络的历史，以及如何较好地学习它神经网络是一门重要的机器学习技术。
它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。
学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地协助你理解深度学习技术。
神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。
人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。
成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。
图1人脑神经网络那么机器学习中的神经网络是如何实现这种模拟的，并且达到一个惊人的良好效果的？由于本文较长，为方便读者，以下是本文的目录

一、实验要求采用三层前馈BP神经网络实现标准人脸YALE数据库的识别，编程语言为C系列语言。
二、BP神经网络的结构和学习算法实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。
BP神经网络的结构BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只需用已知的模式对BP网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。
BP网络执行的是有教师训练，其样本集是由形如（输入向量，期望输出向量）的向量对构成的。
在开始训练前，所有的权值和阈值都应该用一些不同的小随机数进行初始化。

说明，这个matlab程序的目标是对BP神经网络中的神经元连接权和阈值构成的高维参数空间进行最优求解，试图用PSO算法求解神经网络中的参数，而不是用传统的误差反传算法。
但由于经典粒子群算法存在局部最优的问题。
该算法也存在同样的问题。
该算法在迭代数较大时可以基本做到误差较大的函数拟合。
但是通过该资源提供的图解和代码正文，用户可以很容易的学习到PSO算法的过程。
至于如何突破局部最优，这个就有待各位PSO爱好者进行优化了。

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP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网络的预测----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章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于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18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21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22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

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。