基于多层编码遗传算法的车间调度算法（含详细代码）

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适合深度学习入门者，简单易于理解

matlab精度检验代码Matlab多层感知器演示 多层感知器（MLP）是一种基本的深度神经网络模型，通常用于分类。 我开发了MLP的Matlab演示，可以为初学者提供指导。 此代码将主要告诉您如何 通过堆叠的稀疏自动编码器进行预训练 使用反向传播算法进行微调， 预测使用前馈传递。 跑步 在Matlab中运行demo.m 本演示以MNIST手写数字识别为例（demo.m中的设置可以在测试集上获得98％左右的分类精度），并且您可以为其他数据集修改此代码。 笔记 您最好拥有4GB以上的内存。

matlab超声波原始码ElasticMatrix工具箱 当波传播沿着对称平面时，ElasticMatrix Toolbox使用分波方法[1,3,4]来建模弹性波在多层各向异性介质中的传播，直至横观各向同性对称。 下载 从github下载，或MATLAB交换文件：。 在线查看文档： 安装 要添加ElasticMatrix Toolbox源代码和所有示例： addpath(genpath( ' /ElasticMatrix ' )) 要添加没有示例的ElasticMatrix Toolbox源代码： addpath( ' /ElasticMatrix/src-pw ' ) 源代码位于src-pw文件夹中。 要求 ElasticMatrix已通过MATLAB2016a及更高版本进行了测试，应可在大多数个人笔记本电脑和台式机上运行。 文献资料 要在MATLAB中查看html文档，请执行以下操作： help (or press F1) -> Supplemental Software -> ElasticMatrix Toolbox ./exam

神经网络灵敏度分析对网络结构设计、硬件实现等具有重要的指导意义，已有的灵敏度计算公式对权值和输入扰动有一定限制或者计算误差较大。基于Piché的随机模型，通过使用两个逼近函数对神经网络一类Sigmoid激活函数进行高精度逼近，获得了新的神经网络灵敏度计算公式，公式取消了对权值扰动和输入扰动的限制，与其他方法相比提高了计算精度，实验证明了公式的正确性和精确性。

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嵌套对象的校验 项目中使用的vue+elementUI进行开发，已经用了有一段时间了，感觉表单校验是每一个前端开发人员都避免不了的需求。在一些前端可以自行校验的情况下，先通过前端校验，校验不通过不发送请求，直到满足校验规则，再发送请求给后端，从而提升用户体验。 elementUI对表单的校验有自己的方法，要求传入model的必须为一个对象。但如果数据结构比较复杂，对象里面又嵌套对象，该如何校验？本文给出多层对象嵌套的方法。 example