《实用化工计算机模拟--MATLAB在化学工程中的应用》共九章。
第1章是化工模拟计算概述，主要叙述化工模拟的重要性、数值计算技术的发展现状、化工模拟计算文献综述等。
第2章介绍MATLAB的编程基础，帮助读者快速MATLAB入门。
第3章结合实例介绍常用的数值计算方法及相应MATLAB函数的使用方法，内容包括插值与拟合、数值积分与数值微分、线性和非线性代数方程（组）的数值解法、常微分方程初值问题和边值问题的解法等。
第4章专门介绍化工常微分方程初值问题和边值问题的应用实例，包括间歇反应器、边疆槽式搅拌反应器、管式反应器、半连续反应器、传质过程、伴有反应的扩散过程、传热过程、流体流动、生化反应和过程控制等。
第5章是化工中的偏微分方程及其求解，介绍有限差分法、正交配置法、MOL法和有限元法，其中有限元法主要介绍MATLAB的PDE求解器及其求解化学工程PDE问题的具体方法，例子包括一维动态方程组、二维稳态方程（组）、二维动态方程等问题。
第6章介绍最优化方法及其MATLAB常用算法，内容包单变量最优化问题、线性规划、无约束多变量问题最优化、二次规划、多变量有约束最优化（非线性规划）问题和最小二乘法等。
第7章结合实例详细介绍参数估计方法和模型辨识方法。
第8章介绍化工试验设计方法及化工数据处理。
第9章介绍神经网络（线性神经网络、BP神经网络和径向基神经网络）及其相应的MATLAB函数，并结合实例介绍神经网络的使用方法。
《实用化工计算机模拟--MATLAB在化学工程中的应用》可供化学工程、化工工艺、生化工程、环境工程、制药工程及相关专业的大学高年经本科生、硕士和博士研究生教材及参考书，也可供应用数学、过程控制等相关专业的科研人员参考。

完整的PDF版　第1章绪论　　1.1从生物神经网络到人工神经网络　　1.2人工神经网络的发展史　　1.3人工神经网络的应用　　1.4生物神经元　　1.5人工神经元模型　　1.6神经网络的结构　　1.7神经网络的特点　　1.8神经网络的学习方式　　第2章MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型　　2.1MATLAB工具箱的神经元模型　　2.2MATLAB工具箱中的神经网络结构　　2.3MATLAB神经网络工具箱中的网络对象及其属性　　2.3.1网络对象属性　　2.3.2子对象属性　　第3章感知器　　3.1感知器神经元及感知器神经网络模型　　3.2感知器的学习　　3.3感知器的局限性　　3.4单层感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计　　3.5多层感知器神经网络及其MATLAB仿真　　3.6感知器应用于线性分类问题的进一步讨论　　第4章线性神经网络　　4.1线性神经网络模型　　4.2线性神经网络的学习　　4.3线性神经网络的MATLAB仿真程序设计　　4.3.1线性神经网络设计的基本方法　　4.3.2线性神经网络的设计例程　　第5章BP网络　　5.1BP神经元及BP网络模型　　5.2BP网络的学习　　5.2.1BP网络学习算法　　5.2.2BP网络学习算法的比较　　5.3BP网络泛化能力的提高　　5.4BP网络的局限性　　5.5BP网络的MATLAB仿真程序设计　　5.5.1BP网络设计的基本方法　　5.5.2BP网络应用实例　　第6章径向基网络　　6.1径向基网络模型　　6.2径向基网络的创建与学习过程　　6.3其他径向基神经网络　　6.4径向基网络的MATLAB仿真程序设计　　第7章竞争型神经网络　　7.1竞争型神经网络模型　　7.2竞争型神经网络的学习　　7.3竞争型神经网络存在的问题　　7.4竞争型神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第8章自组织神经网络　　8.1自组织特征映射神经网络模型　　8.2自组织特征映射神经网络的学习　　8.3学习向量量化神经网络模型　　8.4学习向量量化神经网络的学习　　8.5LVQ1学习算法的改进　　8.6LVQ神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第9章反馈型神经网络　　9.1Elman神经网络　　9.2Hopfield神经网络　　9.3反馈神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第10章图形用户界面　　10.1图形用户界面简介　　10.2图形用户界面应用示例　　10.3图形用户界面的其他操作　　第11章Simulink　　11.1Simulink神经网络仿真模型库简介　　11.2Simulink应用示例　　第12章自定义网络　　12.1自定义神经网络　　12.1.1自定义神经网络的创建　　12.1.2自定义神经网络的初始化、训练与仿真　　12.2自定义函数　　附录A神经网络工具箱函数　　参考文献

第一篇MATLAB入门篇　第1章MATLAB概述　　1.1MATLAB的产生与发展　　1.2MATLAB的优势与特点　　1.3MATLAB系统的构成　　1.4MATLAB桌面操作环境　　　1.4.1MATLAB启动和退出　　　1.4.2MATLAB主菜单及功能　　　1.4.3MATLAB命令窗口　　　1.4.4MATLAB工作空间　　　1.4.5M文件编辑/调试器　　　1.4.6图形窗口　　　1.4.7MATLAB文件管理　　　1.4.8MATLAB帮助　　1.5MATLAB的工具箱　　1.6小结　第2章MATLAB计算基础　　2.1MATLAB数值类型　　2.2关系运算和逻辑运算　　2.3矩阵及其运算　　　2.3.1矩阵的创建　　　2.3.2矩阵的运算　　2.4复数及其运算　　　2.4.1复数表示　　　2.4.2复数绘图　　　2.4.3复数操作函数　　2.5符号运算　　　2.5.1符号运算概述　　　2.5.2常用的符号运算　　2.6小结　第3章MATLAB绘图入门　　3.1MATLAB中绘图的基本步骤　3.2在工作空间直接绘图　　3.3利用绘图函数绘图　　　3.3.1二维图形　　　3.3.2三维图形　　3.4图形的修饰　　3.5小结　第4章MATLAB编程入门　　4.1MATLAB编程概述　　4.2MATLAB程序设计原则　　4.3M文件　　4.4MATLAB程序流程控制　　4.5MATLAB中的函数及调用　　　4.5.1函数类型　　　4.5.2函数参数传递　　4.6函数句柄　　4.7MATLAB程序调试　　　4.7.1常见程序错误　　　4.7.2调试方法　　　4.7.3调试工具　　　4.7.4M文件分析工具　　　4.7.5Profiler分析工具　　4.8MATLAB程序设计技巧　　　4.8.1嵌套计算　　　4.8.2循环计算　　　4.8.3使用例外处理机制　　　4.8.4使用全局变量　　　4.8.5通过varargin传递参数　　4.9小结　第5章Simulink仿真入门　　5.1Simulink仿真概述　　　5.1.1Simulink的启动与退出　　　5.1.2Simulink模块库　　5.2Simulink仿真模型及仿真过程　　5.3Simulink模块的处理　　　5.3.1Simulink模块参数设置　　　5.3.2Simulink模块基本操作　　　5.3.3Simulink模块连接　　5.4Simulink仿真设置　　　5.4.1仿真器参数设置　　　5.4.2工作空间数据导入/导出　　　5.4.2设置　　5.5Simulink仿真举例　　5.6小结第二篇神经网络提高篇　第6章MATLAB神经网络工具箱概述　第7章MATLAB神经网络GUI工具　第8章感知器神经网络　第9章线性神经网络　第10章BP神经网络　第11章径向基神经网络　第12章自组织神经网络　第13章反馈神经网络第三篇神经网络综合实战篇　第14章神经网络优化　第15章神经网络控制　第16章神经网络故障诊断　第17章神经网络预测　第18章Simulink中的神经网络设计　第19章自定义神经网络附录A工具箱函数列表参考文献

内含6个RBF径向基神经网络的matlab代码，注释清楚简明。

【内容提要】本书共分7个章节：神经网络概述；
神经网络基本；
BP神经网络；
RBF径向基神经网络；
自组织竞争神经网络；
递归神经网络；
支持向量机。
【参考文献格式】韩敏编著.人工神经网络基本.大连：大连理工大学出版社.2014.03

【内容提要】本书共分7个章节：神经网络概述；
神经网络基本；
BP神经网络；
RBF径向基神经网络；
自组织竞争神经网络；
递归神经网络；
支持向量机。
【参考文献格式】韩敏编著.人工神经网络基本.大连：大连理工大学出版社.2014.03

优点——RBF神经网络有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，有着很大的应用市场。
具有局部逼近的优点RBF神经网络是一种功能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
只要在MATLAB（R2014b）平台上，通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可以快速预测。
预测系统推荐两注（参数可修改），单注可每号+-1，最多可12个号复试；
也可直接单注投注。
单注中奖率一般在2个以上，复试一般在4-6个红球。
预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。

径向基神经网络做预测控制程序的代码，代码以txt文件方式上传。

遗传算法与径向基神经网络结合代码，有需求的自行下载，很好用的

本项目次要实现了python端的径向基，通过实现算法本身而不是调用库实现，实现了径向基神经网络对双月数据进行分类，另外里面还进行了包括调整中心个数，学习率的调整方法等对原始程序进行了改进，可以用来进行不同参数下实现的比较

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。