MatlabBP神经网络预测实例附代码+数据，BP神经网络是前向神经网络，但是改变权值系数是个反向调整，特提供BP神经网络输出结果参与建模，供大家对神经网络进行学习和交流。

这篇文章给大家带来的是关于SCINet实现时间序列滚动预测功能的讲解，SCINet是样本卷积交换网络的缩写(Sample Convolutional Interchange Network)，SCINet号称是比现有的卷积模型和基于Transformer的模型准确率都有提升(我实验了几次效果确实不错)。本篇文章讲解的代码是我个人根据官方的代码总结出来的模型结构并且进行改进增加了滚动预测的功能。模型我用了两个数据集进行测试，一个是某个公司的话务员接线量一个是油温效果都不错，我下面讲解用油温的数据进行案例的讲解SCINet是一个层次化的降采样-卷积-交互TSF框架，有效地对具有复杂时间动态的时间序列进行建模。通过在多个时间分辨率上迭代提取和交换信息，可以学习到具有增强可预测性的有效表示。此外，SCINet的基础构件，SCI-Block，通过将输入数据/特征降采样为两个子序列，然后使用不同的卷积滤波器提取每个子序列的特征。为了补偿降采样过程中的信息损失，每个SCI-Block内部都加入了两种卷积特征之间的交互学习。个人总结：SCINet就是在不同的维度上面对数据进行处理进行特征提取工作，从而

在路由器中存在着路由表，记录着每个路由器与其下一跳路由器的距离（所有可达距离中的最短距离）。在计算机网络中，最常见的路由选择协议OSPF便解决了这个问题。接下来，我们将用数学实验所学知识，利用MATLAB实现路由器转发功能（OSPF协议的最短路径优先）的实现，即路由算法。详细设计见md文件

这个项目是一个基于深度学习的图像分类器，旨在实现对玉米叶子的健康状况的准确识别和分类。数据集包含四种类别：blight（病斑）、common rust（锈病）、gray leaf spot（灰斑病）和healthy（健康状态）。通过对数据集进行预处理和增强，使用resnet模型进行特征提取和分类，实现对不同病害的玉米叶子图像的自动分类。在模型训练过程中，采用了交叉验证来避免过拟合，并使用一些优化技术如批量归一化和随机失活来提高模型的泛化能力和准确性。最终，通过对模型的评估和测试，得到了高精度和高可靠性的玉米叶子分类器，可以在农业生产中发挥重要作用。

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《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据 网络资源，美赛数学建模可自用，免费分享出来。 美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM），简称“美赛”，由美国数学及其应用联合会主办，是最高的国际性数学建模竞赛，也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛，一般也指数学建模竞赛。赛题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全、等众多领域。

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随着市场的不断发展，公司的规模也在相应扩大，而公司的人事管理也越发凸显其重要地位。本系统主要针对大型公司员工签到考勤设计，为解决大型公司员工多，统计难，核对繁琐等问题。 1.2 项目背景 软件的系统名称：XX 公司员工签到考勤系统 本项目的提出者：XX 公司 本项目的任务开发者：员工签到考勤系统研发小组 本项目的用户：XX 公司员工签到考勤管理人员 1.3 编写目的 描述软件所能达到的功能。 指导软件的代码编写，使开发具有明确的方向性。 描述系统的逻辑设计，程序设计，后台处理等重要信息。 1.4 术语定义 MIS：管理信息系统 SRS: Software Requirement Specification (软件需求说明) DFD: Data Flow Diagram (数据流图)

最近 Transformer 在统一建模方面表现出了很大的威力，是否可以将Transformer应用到时序异常检测上引起了很多学者的研究兴趣。 最近来自阿里达摩院、上海交通大学的几位学者就近年来针对时间序列场景中的Transformer模型进行了汇总，在Arxiv上发表了一篇综述。综述涵盖了Transformer针对时序问题下的具体设计，包含预测、异常检测、分类等诸多工业界常用场景，并开源了代码，是非常不错的学习资料。 优秀毕业设计：基于transformer的序列数据二分类完整代码+数据可直接运行