压缩包主要包含用于数据预测的小波神经网络（WNN）源码及预测的数据集，其中WNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练，生成对应的训练后模型参数，test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等，train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件为训练后生成的权值、平滑因子、伸缩因子等参数。

对带有电流变液智能阻尼器的双层浮筏隔振系统设计一种半主动静态输出反馈模糊滑模控制器。根据滑模运动方程稳定的Hurwitz判据选择滑模面矩阵。根据滑模到达条件及可控屈服阻尼力对隔振系统做负功原理设计半主动输出反馈模糊滑模控制器。仿真分析浮筏隔振系统在扫频激励信号下的力传递率及在双频激励信号下的输入力和输出力曲线。仿真结果表明，半主动输出反馈模糊滑模控制下的浮筏隔振系统的减振效果要远好于最优被动阻尼系统。

基于神经网络的热轧精轧机组各机架出口比例凸度预报，王文景，侯建新，针对现场在没有出现可见浪形的情况下，利用Shohet判别式设定的出口比例值仍然不能保证在

基于聚类和神经网络的热轧轧制力综合预报研究，石露露，何飞，为了提高热轧生产过程精轧机组的轧制力预设定精度，需要对轧制力进行高精度的预报。本文通过理论公式计算出轧制力的近似值，然后

本教程为官方授权出品 近年来，AI技术的发展日新月异，在各大互联网公司的产品竞争中，AI技术已经成为具有巨大价值的技术高地。《尚硅谷_人工智能前沿技术》是一套完整的AI入门课程，主要包括机器学习和深度学习两部分。 在本课程中，你将学到，机器学习的原理和基本知识、线性回归、logistic回归、决策树、朴素贝叶斯算法，以及深度学习的原理、tensorflow入门、卷积神经网络、循环神经网络、手写数字识别，并基于tensorflow sequence-sequence开发一个聊天机器人。

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深层 一个Tensorflow DL框架，用于使用兆碱基规模的DNA序列预测Hi-C染色质相互作用。 描述 该存储库包含核心deepC python代码，R脚本和用于下游分析的功能，以及教程和示例数据的链接。 核心代码在python（v3.5 +）和tensorflow（v1）中实现。 对于下游分析和可视化，我们使用R和自定义函数来处理HiC数据和deepC预测。 要求 python 3.5 + 张量流（tensorflow-gpu） GPU支持对于预测是更可取的，对于培训来说是必不可少的 其他python模块： numpy（v1.16.4或以上） pysam（已通过v0.15.2测试） pybedtools和已安装的兼容版本的bedtools R版本3.4.4 + 套餐： tidyverse（v1.2.1或更高版本） RColorBrewer（v1.1-2或更高版本）

Heterogeneous Information Network 传统的同构图（Homogeneous Graph）中只存在一种类型的节点和边，当图中的节点和边存在多种类型和各种复杂的关系时，再采用Homo的处理方式就不太可行了。这个时候不同类型的节点具有不同的特征，其特征可能落在不同的特征空间中，如果仍然共享网络参数、同样维度的特征空间，又或者尝试将异构图映射到同构图中，根本无法学习到“异构”的关键，即无法探索到不同节点之间，监督标签之间的联系，而这又是十分重要的。 如上图著名的异构例子，学术网络图，它包含“论文”paper、“作者”author、“会议”venue和“机构”org等节点类

神经网络和深度学习（Neural Networks and Deep Learning） by Michael Niels

根据人工神经网络处理大规模非线性动力系统、遗传算法具有较好的寻优能力的特点，将二者有机的结合起来，提出了基于遗传算法改进的洪水预报模型，并将其应用于四川省达州市州河流域的水文预报。实验结果表明，本模型能够减少训练次数，提高预报精度，能更好的对洪水进行预报。