鉴权（Authentication）系统是指验证用户是否拥有进行某些操作或访问某些资源的权限。在Spring Boot2 + Vue2框架下，实现一个手撸鉴权系统可以保证您的应用程序更加安全。 以下是实现这个系统的一般步骤： 1.前端登录页面 首先，在Vue2中需要搭建一个登录界面，来接收用户输入的账号和密码。通过axios等Http库向后端发送POST请求，并带上用户输入的账号和密码参数。 2.后端登录相关处理 在Spring Boot2中编写后台代码，接受前端请求并完成与数据库之间的交互，核对用户输入的用户名和密码是否正确。如果信息正确，Spring Boot2返回token给前端；否则，返回错误消息通知前端。 3.token生成和管理 在得到正确的用户名和密码之后，采用JWT（JSON Web Token）算法生成Token，并将其保存至Redis缓存或浏览器Cookie中，以便于后续请求时验证用户身份。 4.解析Token 在每次向后端发送请求时，前端都需要将之前获得的Token附加在Http Header中发往后端。后端根据请求Header中的Token值，验证该用

粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，PSO-LSTM回归预测，多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于粒子群算法优化长短期记忆网络(PSO-LSTM)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2018b及以上版本，matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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本文主要对LSTM模型结构改进及优化其参数, 使其预测股票涨跌走势准确率明显提高, 同时对美股周数据及日数据在LSTM神经网络预测效果展开研究. 一方面通过分析对比两者预测效果差别, 验证不同数据集对预测效果的影响; 另一方面为LSTM股票预测研究提供数据集的选择建议, 以提高股票预测准确率. 本研究通过改进后的LSTM神经网络模型使用多序列股票预测方法来进行股票价格的涨跌趋势预测. 实验结果证实, 与日数据相比, 周数据的预测效果表现更优, 其中日数据的平均准确率为52.8%, 而周数据的平均准确率为58%, 使用周数据训练LSTM模型, 股票预测准确率更高.

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粒子群算法(PSO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测，PSO-BiLSTM分类预测，多输入单输出。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图

基于卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测，matlab代码，要求2019及以上版本。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的变体，专门用于处理和预测序列数据。它通过引入门控机制和记忆细胞，能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系，并解决传统RNN中的梯度消失或爆炸问题。