BP_Network_Weight_Prediction

MATLAB BP神经网络以及GABP神经网络，包括数据.mat，并附有详细注释，便于更改和理解。

基于BP神经网络的字母识别系统，包括向量建立、神经网络的建立、网络训练、性能分析、字符识别等。

单层竞争神经网络是一种在人工智能领域中用于数据分类和模式识别的神经网络模型。这种网络主要基于自组织映射（Self-Organizing Map, SOM），由芬兰科学家Teuvo Kohonen提出，因此也常被称为Kohonen网络。在医疗诊断领域，如癌症发病预测，这种网络能有效地对复杂的数据进行分析，找出潜在的发病规律。 在这个“单层竞争神经网络的数据分类—患者癌症发病预测”案例中，我们可能会涉及到以下几个关键知识点： 自组织映射（SOM）原理：SOM是一种无监督学习方法，它通过竞争机制将高维输入数据映射到一个低维的网格结构上，保持了输入数据的拓扑关系。在训练过程中，网络的每个神经元都有一个权重向量，与输入向量进行比较，最接近的神经元获胜，其权重被更新。 MATLAB编程：MATLAB是一个强大的数学计算和数据分析环境，通常用于实现各种机器学习算法，包括SOM。在这里，我们可能需要使用MATLAB的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）来构建、训练和评估单层竞争神经网络模型。 数据预处理：在癌症发病预测中，数据通常包含患者的临床特征如年龄、性别、生活习惯等。这些数据需要经过清洗、标准化或归一化，处理异常值，以及可能的特征选择，以便更好地适应神经网络模型。 网络结构：SOM的网络结构通常是一个二维网格，例如矩形或六边形，每个节点代表一个神经元。节点的数量和布局直接影响模型的性能，需要根据具体问题进行调整。 训练过程：在训练过程中，SOM使用迭代更新规则，每次迭代会调整所有神经元的权重。初期阶段，整个网络对输入响应活跃，随着训练进行，响应区域逐渐缩小，形成独特的聚类。 结果可视化：SOM的一个显著优点是它可以生成清晰的二维映射图，帮助我们直观理解数据分布和类别。在癌症发病预测中，这有助于识别高风险群体的特征和模式。 评估指标：评估模型性能的关键指标可能包括预测准确率、召回率、F1分数等。此外，交叉验证可以帮助评估模型的泛化能力，防止过拟合。 这个案例的学习可以深入理解SOM在实际问题中的应用，以及如何利用MATLAB实现这一过程。通过对患者数据的分析，我们可以为早期发现和预防癌症提供科学依据，对医疗决策支持具有重要意义。

Current Configuration Information: RMAN> show all; RMAN configuration parameters: CONFIGURE RETENTION POLICY TO REDUNDANCY 1; # default CONFIGURE BACKUP OPTIMIZATION OFF; # default CONFIGURE DEFAULT DEVICE TYPE TO DISK; # default CONFIGURE CONTROLFILE AUTOBACKUP OFF; # default CONFIGURE CONTROLFILE AUTOBACKUP FORMAT FOR DEVICE TYPE DISK TO '%F'; # default CONFIGURE DEVICE TYPE DISK PARALLELISM 1 BACKUP TYPE TO BACKUPSET; # default CONFIGURE DATAFILE BACKUP COPIES FOR DEVICE TYPE DISK TO 1; # default CONFIGURE ARCHIVELOG BACKUP COPIES FOR DEVICE TYPE DISK TO 1; # default CONFIGURE MAXSETSIZE TO UNLIMITED; # default CONFIGURE ENCRYPTION FOR DATABASE OFF; # default CONFIGURE ENCRYPTION ALGORITHM 'AES128'; # default CONFIGURE ARCHIVELOG DELETION POLICY TO NONE; # default CONFIGURE SNAPSHOT CONTROLFILE NAME TO 'D:ORACLEPRODUCT10.2.0DB_1DATABASES NCFDBA.ORA'; # default

ESP-DNN: Graph Convolutional Deep Neural Network for Predicting Electrostatic Potential Surfaces from DFT Calculations This repository contains trained models and code designed for generating ligands and proteins, creating electrostatic potential (ESP) surfaces that closely resemble DFT-quality molecular surfaces. The PQR files generated by our model include atomic charges and dipole-like atomic features, such as lone pairs, σ-conjugation, and p-orbitals. To generate ligand PQR files, a graph convolutional deep neural network (DNN) model was trained on about 100,000 molecules with ESP surfaces derived from DFT calculations. For proteins, parameterized charges of amino acids were used, ensuring compatibility with the ligand ESP surfaces generated by the DNN model. For more detailed methods and validation information, refer to the full documentation. System Requirements The program can only run on 64-bit Linux operating systems. Installation Instructions To run ESP-DNN, you will need to:1. Clone this repository.2. Set up Python and required dependencies.3. (Optional) Install additional packages. The package has been developed and tested with Python 2.7 and the following third-party libraries:- rdkit == 2018.09.3- keras == 2.2.4- tensorflow == 1.10.0- num

在IT领域，聚类算法是数据挖掘中的重要分支，用于发现数据集中的自然群体或类别。此名为“广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类”的案例中，主要使用MATLAB进行开发，展示了针对网络入侵检测的聚类分析。网络入侵聚类在网络安全中是关键问题，特别是在异常检测领域。MATLAB的神经网络库提供了强大的工具，能够构建并训练不同类型的广义神经网络（GNN）。GNN作为一种非监督学习方法，通过加权距离计算形成聚类，尤其适用于处理复杂的非线性问题。 聚类算法在异常检测中的应用主要是通过识别与正常流量显著不同的模式，来发现潜在的入侵行为。此案例中，可能用到了自适应共振理论（ART）或自组织映射（SOM），这些网络可以自我组织并形成数据的拓扑结构，适合处理高维数据的聚类任务。 在实际操作中，MATLAB代码对网络入侵数据进行了预处理，包括数据清洗、缺失值处理和特征选择等步骤。然后将预处理后的数据输入到神经网络模型中，通过迭代训练优化聚类结果。通过轮廓系数和Calinski-Harabasz指数等评估模型性能，最终可视化聚类结果，以帮助理解不同数据群体间的关系。

为何BP神经网络在确定权重和阈值后，通过输入矩阵、权重、阈值及激励函数进行的数学运算结果，与直接使用神经网络sim的结果存在差异？技术专家sunxxgold于2012-11 15:09编辑

深度学习在股市预测方面的应用是一个复杂而多元的研究课题，涉及到机器学习、金融工程以及数据科学等多个领域。韩国股价数据作为研究对象，选择深度学习方法进行分析和预测，主要是因为深度学习技术在处理非结构化数据方面具有显著优势。深度学习能够自动从大量原始数据中提取特征，而无需依赖预测因子的先验知识。这一点对于股市预测尤为重要，因为股市数据通常是非线性的、含有噪声的，并且有着复杂的动态特征。深度学习算法在选择网络结构、激活函数和其他模型参数方面存在较大的变化空间，其性能明显依赖于数据表示方法。 本研究尝试提供一个全面和客观的评估，以探讨深度学习算法在股票市场分析和预测方面的优缺点。实验使用了高频的日内股票回报率作为输入数据，检验了三种无监督特征提取方法——主成分分析（PCA）、自编码器（Autoencoder）和受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）——对网络整体预测未来市场行为能力的影响。研究结果显示，深度神经网络能够从自回归模型的残差中提取额外的信息，并改善预测性能；但当自回归模型应用于网络的残差时，情况则不同。此外，当预测网络应用于基于协方差的市场结构分析时，协方差估计也显著改善。这表明深度学习网络在股票市场分析中具有潜在的优势。 关键词“Stockmarketprediction”（股票市场预测）和“Deeplearning”（深度学习）揭示了这一研究的核心内容。深度学习在股票市场预测中的应用，不仅仅局限于使用单一的深度学习模型，还包括了对多种模型的比较研究。例如，就提到将深度学习网络与AR(10)模型进行了对比。AR模型是时间序列预测中常用的自回归模型，通过先前时间点的观测值来预测未来值。中提到的AR(10)指的就是一个阶数为10的自回归模型。 在“Methodology”（方法论）方面，研究者们详细讨论了数据表示方法对深度学习算法性能的影响。不同的数据表示方法可能影响模型学习数据特征的方式，进而影响预测的准确度。这一点在深度学习模型的设计和训练过程中至关重要。此外，还提到了“Multilayerneuralnetwork”（多层神经网络）。多层神经网络是深度学习中的一种基础结构，它通过叠加多个非线性处理层，使得网络能够学习和表示更为复杂的数据特征。在股票市场预测中，多层神经网络的使用有利于捕捉股价变动的内在规律，这对于提高预测精度具有重要意义。

数学建模中的灰色预测模型分析涉及对系统信息的不完全性进行建模，提供对未来趋势的有效预测。该模型通过构建灰色系统，能够处理小样本和不确定性数据，从而为决策者提供科学依据。关键技术包括数据预处理、模型构建和误差分析。通过实例验证，该方法在多个领域展现出良好的应用前景。