基于BP神经网络的金融序列预测matlab仿真
本项目基于BP神经网络实现金融序列预测，使用MATLAB2022A版本进行开发与测试。通过构建多层前馈神经网络模型，利用历史金融数据训练模型，实现对未来金融时间序列如股票价格、汇率等的预测，并展示了预测误差及训练曲线。
基于simulink的直接转矩控制方法建模与性能仿真
本研究基于Simulink实现直接转矩控制(DTC)建模与仿真，采用电压空间矢量控制及Park、Clark变换，实现电机磁场定向控制。系统通过磁链观测器、转矩估计器等模块，精确控制电机转矩和磁链，提高控制性能。MATLAB2022a版本实现核心程序与模型。
每天五分钟深度学习：解决for循环效率慢的关键在于向量化
向量化是提升计算效率的重要技术，尤其是在处理大规模数据和进行复杂运算时。通过将for循环转换为向量或矩阵运算，向量化能够充分利用底层高效库和现代CPU的并行计算能力，从而大幅提高运算速度。在深度学习中，向量化是实现高效神经网络训练和预测的关键。
《C++ 赋能神经网络：深入解析前向传播与反向传播算法》
本文深入探讨了如何用C++实现神经网络的前向传播和反向传播算法。首先介绍了神经网络的基础概念，包括其结构和工作原理；接着详细解析了前向传播的数据流动过程和反向传播的误差修正机制。文章还讨论了C++实现神经网络的优势与挑战，并展望了其在计算机视觉和自然语言处理等领域的广泛应用前景。
《解锁 C++矩阵运算优化秘籍，助力人工智能算法“光速”飞驰》
矩阵运算是人工智能算法的核心，尤其在深度学习中扮演着至关重要的角色。C++以其高效性和对底层硬件的精细控制能力，提供了多种优化策略，包括内存布局优化、高级算法应用、多线程并行计算及SIMD指令集利用，显著提升了矩阵运算的效率与性能。这些优化措施不仅加快了模型训练速度，还提高了实际应用中的响应速度，为人工智能技术的发展注入了强大动力。