数据挖掘之神经网络分析实验报告

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经典的信道估计资料，里面有Ls MMSE实现思路

实现DS证据理论的Matlab源码，并且有相关论文参考，欢迎下载

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

用于MATLAB画飞机三维运动轨迹仿真结果的工具箱，将文件夹放在自己代码的路径下，将其添加进path中就可以调用，方便简单，里面有12中飞机的外形模型，阅读工具的说明，里面还有关于调整光照的说明

数学分析中的经典之作！无论是数学考研人，数学爱好者，本书都是阅读收藏之经典。

安卓实现计步器，能够计算卡路里的消耗。另外，可以设置目前是跑步还是走路，进行不同的计算。

基于opencv实现的surf算法代码 最终输出左右影像特征点图、匹配连线图以及良好匹配点的坐标txt文件

【实例简介】LSTM-DNN进行库存预测 修正LSTM模型的股价预测 它能做什么？ 它可以给出一只股票收盘价的预测值。 它不能预测离现在太远，而它所能做的就是预测明天的价格。 我们需要做的是提供一只股票过去的数据。 评估 我用MAPE（平均绝对百分比误差）评估模型。 通过该模型训练的某些股票的最佳性能可使MAPE达到2％-3％，这意味着精度（1-MAPE）可以达到97％-98％。 训练自己的数据 U首先从互联网上下载股票的csv数据，然后在代码中修改csv路线（在最后一栏中输入收盘价）。 学习性能良好的CPU模型需要花费数小时。 有用吗？ 尽管预测第二天的收盘价表现良好，但无法预测接下来的2,3,4 ...天的价格。 因此这可能会有所帮助，可能没有帮助。 未来 我将把我的股票价格预测系统放在github上，它具有许多新功能，包括预处理数据，训练模型，预测价格，评估模型以及推荐高收益股票。 同时