神经网络在波达方向估计中的数据库系统综述

存储过程、函数和包 存储过程、函数和包是存储在数据库数据字典中的PL/SQL块，可以从任何数据库工具或应用程序调用。 存储过程执行特定操作，不能返回任何值。 存储函数计算一个值并返回。 包将相关的过程和函数逻辑上组织在一起。 存储过程和应用程序的区别 | 特征 | 存储过程 | 应用程序子程序 ||---|---|---|| 存储位置 | 数据库数据字典 | 应用程序 || 调用范围 | 任何数据库工具或应用程序 | 仅限于创建应用程序 || 安全性 | 由数据库提供 | 由应用程序提供 |

为大学生建模提供必要的代码

MATLAB神经网络的原理和实例详解及其配套源码。

Matlab中，小波神经网络WNN被广泛用于模式识别处理，展现了其在这一领域的显著应用。

该项目是2020年夏季学期在海德堡的Ruprecht-Karls-University大学举行的“神经网络和序列到序列学习入门”课程的最后提交项目。项目实施不同的书籍推荐系统，并对它们进行比较。传统的推荐系统是用普通的Python编写的，而所有三个神经推荐器都是在PyTorch中实现的。所有神经推荐器均在goodbooks 10k数据集上进行了培训、验证和测试。纯Python的推荐书主要基于Ron Zacharski撰写的《数据挖掘程序员指南-努美拉蒂的古代艺术》。用于传统推荐系统的大部分代码直接从网站和Zacharski页面的章节中获取。为了成功运行程序，需要Python 3.7或更高版本、PyTorch 1.6或更高版本以及Pandas和Matplotlib等相关模块。

设计分析中，BP神经网络因输入向量包含15个元素，导致网络输入层神经元数量为15个。隐含层选择一层，神经元设为31个，输出向量包含12个元素，输出层神经元设为12个。隐层和输出层的转换函数分别为双曲正切函数（tansig）和对数函数（logsig），以确保BP网络输出在[0,1]之间。

本科毕业设计涉及bp神经网络在印刷汉字识别方面的研究。

这是一个全面的小波神经网络实现代码，主要用于分类研究。感兴趣的朋友可以参考一下，如有疑问，请留言咨询。

生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式poissrnd(2,5) 生成5行5列的随机数矩阵poissrnd(2,[5,4]) 生成一个5行4列的随机数矩阵。这里介绍了如何通过逆CDF函数法生成服从特定分布的随机数，以柯西分布为例。