乳腺癌数据集 Python 预测模型 乳腺癌数据集二分类预测 机器学习 深度学习 网格搜索+logistic逻辑回归+神经网络+SVM支持向量机+KNN 条形图折线图可视化 预测效果较好，拟合较为准确。 jupyter notebook numpy pandas matplotlib sklearn 数据分析 数据挖掘

将.m文件和.fig文件放在同一路径下，点击运行，填写好输入输出节点数就可以计算出隐含层节点数。

针对三相Vienna整流器双PI控制器难以同时实现快速性和准确性的问题，提出电压外环滑模控制和电流内环准比例谐振控制（Quasi Proportional Resonant，QPR）的非线性复合控制策略，改善输入侧电流跟随三相电压的精准性，提高网侧电流正弦化程度；同时提高整流器在负载扰动和启动时直流电压快速性及鲁棒性能。最后通过搭建MATLAB/Simulink仿真和实验平台进行验证，仿真和实验结果表明QPR滑模复合控制策略具有较好鲁棒性和动态性能，输入电流正弦度高和直流侧电压稳定，能较好地适应负载扰动。

原始的U-Net采用跳跃结构结合高低层的图像信息, 使得U-Net模型有良好的分割效果, 但是分割结果在宫颈细胞核边缘依然存在分割欠佳、过分割和欠分割等不足. 由此提出了改进型U-Net网络图像分割方法. 首先将稠密连接的DenseNet引入U-Net的编码器部分, 以解决编码器部分相对简单, 不能提取相对抽象的高层语义特征. 然后对二元交叉熵损失函数中的宫颈细胞核和背景给予不同的权重, 使网络更加注重细胞核特征的学习. 最后在池化操作过程中, 对池化域内的像素值分配合理的权值, 解决池化层丢失信息的问题. 实验证明, 改进型U-Net网络使宫颈细胞核分割效果更好, 模型也越鲁棒, 过分割和欠分割比率也越少. 显然, 改进型U-Net是更有效的图像分割方法.

3.BP神经网络算法设计与实现.pdf 同样和我上传的别的算法一样都是mfc实现步骤和核心代码

基于对结构安全性的高要求，以各种不同监测技术为基础的结构健康监测系统得到广泛研究与应用，而结构损伤识别系统是结构健康监测系统的核心组成部分之一。本文以某悬臂梁为工程背景，研究结合信息融合的基于BP神经网络的结构损伤识别技术，通过MATLAB软件构建BP神经网络，训练完成的神经网络损伤识别准确率高于90%。本文对基于神经网络的结构损伤识别技术的可靠性进行讨论，总结了结合信息融合与神经网络的损伤识别技术的优缺点。网络识别结果证明了该技术的可行性，为工程结构损伤识别应用的进一步研究提供了参考。

为了简化，设突触延迟为单位时间，则

为有效避免粒子群优化算法后期收敛速度慢的问题，提高寻优能力，设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性粒子群优化算法，建立了水电优化调度数学模型，提出了弹性粒子群优化算法解决水电优化调度问题的实现方法，包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计，并编制了基于Matlab语言的优化程序．实例仿真结果表明：弹性粒子群优化算法是有效的；相比基本粒子群优化算法和自适应粒子群优化算法，弹性粒子群优化算法求解水电优化调度问题具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度．

船型综合评价是一个多目标决策问题。为克服采用单一方法确定权重存在的片面性，基于主观赋权的层次分析法（AHP）、客观赋权的熵权法（EWM）和智能赋权的BP-神经网络法3类赋权法得到的权重，采用博弈论法来确定指标的组合权重，将各评价指标组合权重与逼近理想解排序法(TOPSIS)结合，建立博弈论–TOPSIS评价模型。并以一组消防船为例进行了案例分析。评价结果表明，博弈论–TOPSIS法与改进复合权重TOPSIS法的评价结果趋势一致，且博弈论–TOPSIS法的方案区分度更大，说明采用博弈论法确定的指标组合权重更加合理，能够为多方案船型评价工作提供更有效的评价工具。

第1章 P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的数据预测——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 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类