邮轮上所谓的IP、IC、CI等舱型各是什么意思

1. 邮轮上所谓的IP、IC、CI等舱型各是什么意思

每个邮轮公司，甚至每条船的房型代码都不一样。你说的应该是歌诗达邮轮的
基本的代码我贴下面：

大西洋号
IC  标准内舱房 
IP  高级内舱房  
EC  标准海景房（视线受阻）
EP  高级海景房   
BC  标准阳台房（视线受阻）
BP  高级阳台  
S   标准露台套房   
PS  高级露台套房   
GS  豪华露台套房    


赛琳娜号  和大西洋基本差不多

IC 标准内舱房   


IP 高级内舱房
ID 超高级内舱房  


CI 标准内舱单人   


EC 标准海景房   


EP 高级海景房   


ED超高级海景房   


CE标准海景单人   


BC 标准全景阳台海景房 


BP 高级全景阳台海景房   


BD超高级全景阳台房  


MS 小型套房   


MD超高级全景阳台小型套房   


S家庭套房   


SD超高级全景阳台房   


GS豪华套房
   





海洋水手号
内舱房            K、L、M
皇家大道景观房     PR
标准海景房        I  
豪华海景           F 
精致海景房        FO六人间 
标准阳台房       E1、E2双人
标准阳台房       E1三人间 
标准阳台房E1四人间 
高级阳台房D1、D2、D3双人间 
高级阳台房D1三人间 
高级阳台房D1四人间 
标准套房JS双人间 
主人套房OS三人间 
标准套房JS三人间 
标准套房JS四人间 
皇家套房RS 
豪华套房GS三人间 
家庭套房FS八人间 
豪华套房GS四人间 
   

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2. BP神经网络matlab源程序代码讲解

newff       创建前向BP网络格式：
net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) 
 
其中：PR —— R维输入元素的R×2阶最大最小值矩阵；  Si —— 第i层神经元的个数，共N1层；      TFi——第i层的转移函数，默认‘tansig’；      BTF—— BP网络的训练函数，默认‘trainlm’;      BLF—— BP权值/偏差学习函数，默认’learngdm’      PF ——性能函数，默认‘mse’；（误差）
 
e.g.
P = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];T = [0 1 2 3 4 3 2 1 2 3 4];
net = newff([0 10],[5 1],{'tansig' 'purelin'});net.trainparam.show=50;    %每次循环50次net.trainParam.epochs = 500;   %最大循环500次
net.trainparam.goal=0.01;    %期望目标误差最小值
net = train(net,P,T);              %对网络进行反复训练
Y = sim(net,P)Figure                  % 打开另外一个图形窗口
plot(P,T,P,Y,'o')

3. BP神经网络预测代码

你这是在做时间序列呢。

你可以去《神经网络之家》nnetinfo----》学习教程二--->神经网络在时间序列上的应用
上面有讲解。我把代码摘抄给你


% time series:神经网络在时间序列上的应用

			% 本代码出自《神经网络之家》

			timeList = 0 :0.01 : 2*pi;   %生成时间点

			X   = sin(timeList);            %生成时间序列信号


			
%利用x(t-5),x(t-4),x(t-3),x(t-2),x(t-1)作为输入预测x(t)，将x(t)作为输出数据

			inputData  = [X(1:end-5);X(2:end-4);X(3:end-3);X(4:end-2);X(5:end-1)];

			outputData = X(6:end);


			
%使用用输入输出数据（inputData、outputData）建立网络，

			%隐节点个数设为3.其中隐层、输出层的传递函数分别为tansig和purelin，使用trainlm方法训练。

			net = newff(inputData,outputData,3,{'tansig','purelin'},'trainlm');


			
%设置一些常用参数

			net.trainparam.goal = 0.0001; %训练目标：均方误差低于0.0001

			net.trainparam.show = 400;    %每训练400次展示一次结果

			net.trainparam.epochs = 1500;  %最大训练次数：15000.


			
[net,tr] = train(net,inputData,outputData);%调用matlab神经网络工具箱自带的train函数训练网络


			
simout = sim(net,inputData); %调用matlab神经网络工具箱自带的sim函数得到网络的预测值


			
figure;  %新建画图窗口窗口

			t=1:length(simout);

			plot(t,outputData,t,simout,'r')%画图，对比原来的输出和网络预测的输出


			
%------------------附加:抽取数学表达式----------------------------top

			%希望脱离matlab的sim函数来使用训练好网络的话，可以抽取出数学的表达式，|

			%这样在任何软件中，只需要按表达式计算即可。                          |

			%============抽取数学表达式==================

			%抽取出网络的权值和阈值

			w12 = net.iw{1,1}; %第1层（输入层）到第2层（隐层）的权值

			b2  = net.b{1};    %第2层（隐层）的阈值


			
w23 = net.lw{2,1}; %第2层（隐层）到第3层（输出层）的权值

			b3  = net.b{2};    %第3层（输出层）的阈值


			


			%由于有归一化，必须先将归一化信息抓取出来

			iMax = max(inputData,[],2);

			iMin = min(inputData,[],2);

			oMax = max(outputData,[],2);

			oMin = min(outputData,[],2);


			
%方法1：归一化--->计算输出--->反归一化

			normInputData=2*(inputData -repmat(iMin,1,size(inputData,2)))./repmat(iMax-iMin,1,size(inputData,2)) -1;

			tmp = w23*tansig( w12 *normInputData + repmat(b2,1,size(normInputData,2))) + repmat(b3,1,size(normInputData,2));

			myY = (tmp+1).*repmat(oMax-oMin,1,size(outputData,2))./2 + repmat(oMin,1,size(outputData,2));


			


			%方法2：用真正的权值和阈值进行计算

			%公式请参考《提取对应原始数据的权重和阈值》

			W12 = w12 * 2 ./repmat(iMax' -iMin',size(w12,1),1);

			B2  = -w12* (2*iMin ./(iMax - iMin) + 1) + b2;


			
W23 = w23 .*repmat((oMax -oMin),1,size(w23,2))/2;

			B3  = (oMax -oMin) .*b3 /2 + (oMax -oMin)/2 + oMin;


			
%最终的数学表达式：

			myY2 = W23 *tansig( W12 *inputData + repmat(B2,1,size(inputData,2))) + repmat(B3,1,size(inputData,2));

4. VC、BP、FA分别是什么

vc是风险投资，bp是商业计划书，fa是财务顾问

5. matlab bp神经网络 预测模型 代码（详见补充），非常感谢！

可以用

6. 急求用BP神经网络实现车牌识别的MATLAB程序代码

车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号，目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%，汉字的识别率可达到95%。

附件为基于matlab的车牌识别的源程序（可以实现），其中包括车牌定位，车牌矫正，字符分割，字符识别4部分。还有已训练好的BP神经网络用于字符识别。

7. 求一个4，8，1的bp神经网络模型的matlab代码？

代码如下：直接运行就是了。
P=P=[-1,  -2,    3,    1;       -1,    1,    5,  -3; -2,  3, 4, 6;  1, 2, 3,  4 ];%初始训练值%  创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P),[8,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')%  当前输入层权值和阈值 inputWeights=net.IW{1,1} inputbias=net.b{1} %  当前网络层权值和阈值 layerWeights=net.LW{2,1} layerbias=net.b{2} %  设置训练参数 net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3; %  调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络 [net,tr]=train(net,P,T); %  对 BP 网络进行仿真 A = sim(net,P) %最后结果%  计算仿真误差 E = T - A MSE=mse(E)

8. BP算法在一个matlab程序中可以区分几类数据？

在BP分类中，输出神经元的个数理论上是没有限制的，就是说你分几类都是可以的。