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MATLABcode
- 采用bp对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。(Using bp for height and weight in male and female sample data, like math, like literature, like sports, design boys and girls classifiers, and calculate model prediction perform
java
- 计算自动减负荷装置各轮次最佳断开功率的程序设计 输入参数:系统容量，最大缺额功率，各轮次自动减负荷的动作频率，总的动作轮次 输出参数：各轮次最佳断开功率(Program design for calculating the optimal power disconnection of each wheel in automatic load shedding device Input parameters: system capacity, maximum missing power,
改进粒子群算法的PID控制器优化设计
- 基本的pid控制器算法以及simulink仿真模型，可以在线更改仿真参数。(Simulation optimization)
基于matlab的选址问题程序
- 使用佛洛依德算法，可以任意增添，或修改地点，通过加权后的结果得出最优解。可用来配电网规划设计。
CNN
- 这是一个为1D心电图数据训练而设计的神经网络。(this is a Covoluntional Neural Network deisigned for 1D ECG data training.)
matlab经典教程
- MATLAB [1] 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视
Deep Learning with Python
- 深度学习基本算法，深度学习with python作为标题建议介绍深度学习使用Python编程语言和开源Keras库，它允许简单快速的原型设计。 在Python深度学习中， 你将从一开始就学习深度学习，你将学习所有关于图像分类模型，如何使用深度学习获取文本和序列，甚至可以学习如何使用神经网络生成文本和图像。 本书是为那些具有Python技能的人员编写的，但你不必在机器学习，Tensorflow或Keras方面有过任何经验。你也不需要先进的数学背景，只有基础的高中水平数学应该让你跟随和理解核心
滑模广义预测
- 本程序讲述的是广义预测控制结合滑模设计的滑模预测控制器
合工大自然语言处理报告代码
- 四、中文词法分析系统 1、实验要求 语料库：1998-01-2003版-带音.txt 要求：根据构建的单词词典和双词词典，用n-gram模型，或者前向最长匹配，或者后向最长匹配等算法，鼓励用更复杂一些的方法来进行，包括隐马尔科夫模型和条件随机场模型。 二、宋词自动生成 1、实验要求 语料库：ci.txt 要求：输入词牌，基于宋词的词典和宋词的词牌，可以随机或者按照语言模型，自动生成宋词。设计相应的Ui或者Web界面。 实现了隐马尔科夫模型分词
MDvrp问题求解
- 设计遗传算法，计算MDvrp问题，内涵数据与完整程序，使用matlab编码，测试可用
CNN_sentence_tensorflow-master
- 基于卷机神经网络的文本信息提取应用的设计与实现，cn(Design and Implementation of Text Information Extraction Application Based on Reel Neural Network)
BPNN
- 采用BP神经网络设计男女生分类器。采用的特征包括身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征，BP神经网络包含一个隐层，隐层结点数为6。(BP neural network is used to design the classifier for boys and girls. The features used include height, weight, whether you like mathematics, whether you like literature,
《TensorFlow2深度学习》
- 《TensorFlow2深度学习》这是一本面向人工智能，特别是深度学习初学者的书， 本书旨在帮助更多的读者朋友了 解、喜欢并进入到人工智能行业中来，因此作者试图从分析人工智能中的简单问题入手，一 步步地提出设想、 分析方案以及实现方案，重温当年科研工作者的发现之路，让读者身临其 境式的感受算法设计思想，从而掌握分析问题、解决问题的能力。 这种方式也是对读者的基 础要求较少的，读者在学习本书的过程中会自然而然地了解算法的相关背景知识，避免出现 为了学习而学习的窘境。(This is a
SVM分类
- 基于SVM的疲劳驾驶系统。基于神经网络的非接触式疲劳驾驶检测已成为当前针对疲劳驾驶检测领域炙手可热的研究方向。它有效解决了接触式疲劳检测方法给驾驶员带来的干扰以及单一信号源对于反映疲劳程度可靠性低的问题，同时通过设计神经网络模型对多源信息进行分类，实现对疲劳状态的高精度和高速度的检测。选取合适的特征值对网络检测准确率以及准确反映疲劳程度至关重要。基于驾驶员生理信号检测可靠性和准确性较高。(Fatigue driving system based on SVM)
Money Pile EA
- Money pile-EA交易系统策略理念 为激进型高收益日内趋势EA（风险适中，带总止损），充分利用外汇高杠杆以小博大的性质优势，设计理念为每一轮下单都要盈利，首单获利时追踪盈利平仓，亏损时按设定的条件MA、RSⅠ综合指标追单，整体获利总平。运行时可系统智能自动选方向或手动选方向下单，带总止损、带超点差及资金风险率仓位管理风控、资金倍增停建仓风控。首笔下单量、追仓频率、倍率、总止损均可自已调整设定。有足够资金小仓位操作能做到稳盈利。(Strategy concept of money
Super trend-EA
- Super trend超级趋势是一款典型的趋势EA： 一次一单，不加仓，不网格，不马丁，单单带止损盈亏比合理，同时止盈止损间距也是中规中矩，EA不加仓，到达止损位认亏出场，EA设计过程中未使用马丁，网格，对冲等高风险策略。 自己用了一段时间效果不错（看统计可以看得出来）、现在分享出来给大家，喜欢的可以自行下载测试！ 1、适用品种：EURUSD，GBPUSD，GBPJPY，USDJPY，NZDJPY，AUDNZD等（其他品种大家也可以测试测试）。 2、适用周期：M15. 3、策略对点差要求不高
反转策略-EA 12.30-1.30
- 金盾神反转-EA: 是一款开单条件严格做单准确率比较高的策略，大小资金都可以跑，策略带止损止盈，5*24小时交易，不需人工干预，100也可回测的策略。 EA的设计逻辑： 1.这款EA不是传统意义上的加仓策略，而是在策略上有先进创新玩法。 2.加仓的间隔以及加仓的倍率可以调整 3.基本持仓不过夜。 4.适应各种行情，不惧单边和震荡(Golden Shield reversal - EA: It is a strategy with stri
工作空间中机械手的神经网络自适应控制
- 工作空间中机械手的神经网络自适应控制. 本设计为一个基于神经网络自适应控制的机械手运动模型的 MATLAB 仿真实验。以平面二关节机械手为控制对象，以一圆为目标轨迹。先得到机械手的运动 方程的形式，用 RBF 径向基神经网络对方程式中的系统的各个参数进行建模，利 用每个时刻的估计状态和理想状态的误差，通过梯度下降法对网络参数进行修正， 在若干次修正后，神经网络模型所得的状态跟踪到理想状态。