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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果

卷积神经网络之Lenet5股票预测数据集 股票市场具有高收益与高风险并存的特性，预测股市走势一直被普通股民和投资机构所关注。股票市场是一个很复杂的动态系统，受多方面因素的影响。本案例获取了2018年沪市A股的6000多条数据进行建模分析，股票数据中，包括股市开盘价、最高价、最低价、收盘价以及成交量等股票历史数据，其中开盘价（open）、最高价（high）和最低价（low）是股民最为关注的3大属性，最后一列label表示窗口内股票的走势，上升编码为1下降编码为0。基本思想是从时间序列角度用过去的数据预测未来的走势，用每只股票过去的开盘价，收盘价和最高价进行预测。

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实现一个多层的BP神经网络，将处理线性不可分二分类处理问题是在一个正方形内划一个圆分为两部分进行分类 具有保存参数的功能。每层的个数可设定，层数固定。

智能计算系统实验2-1-基于三层神经网络实现手写数字分类.zip

文章目录声明前言引入相关依赖包初始化参数前向传播函数线性部分linear线性激活部分linear–>avtivation计算成本反向传播线性部分linear backward线性激活部分linear–>activation backward更新参数整合两层神经网络模型L层神经网络分析 声明 本文参考何宽、念师 前言 本次教程，将构建两个神经网络，一个是具有两个隐藏层的神经网络，一个是多隐藏层的神经网络。 一个神经网络的计算过程如下： 初始化网络参数 前向传播 计算一层的中线性求和的 部分 计算激活函数的部分（ReLU使用L-1次，sigmoid使用1次） 结合线性求和与激活函数 计算误差 反向

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