Matlab用自适应线性神经网络进行预测的实例-用自适应线性神经网络进行预测的实例.rar用自适应线性神经网络进行预测的实例
2025/1/26 19:29:32
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歌集市场졸업작품어플리케이션상품이등록되어야이등록되어야리를前处理删除特殊字符好吧矢量化器（计数，TF-IDF）分词器（keras）删除停用词模型线性支持向量机朴素贝叶斯LSTM有线电视新闻网CNN-LSTM服务器阿帕奇DjangoWeb框架CentOS的应用AndroidStudio
2025/1/26 4:58:04
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基于opencv开发的图像处理程序内含直方图计算、线性变换、平滑去噪、锐化、仿射变换、傅里叶变换、分割提取等等功能
2025/1/25 22:04:21
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压缩感知，又称压缩采样，压缩传感。
它作为一个新的采样理论，它通过开发信号的稀疏特性，在远小于Nyquist采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的重建信号。
它作为一个新的采样理论，它通过开发信号的稀疏特性，在远小于Nyquist采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的重建信号。
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本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法，建立价格预测模型。
BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。
此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。
BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。
此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。
2025/1/24 21:36:25
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自己写的线性相位的FIR低通和带通的数字滤波器程序，绝对没有错误，注释非常详细。
用的是窗函数法，画了单位冲击响应和幅频响应的图。
用的是窗函数法，画了单位冲击响应和幅频响应的图。
2025/1/22 16:53:01
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bbosimplified简易的生物地理学优化算法matlabcode，其迁徙模型是最简单的线性模型，非常适合初学者学习该优化算法。
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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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