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.Adaptive.Filtering.Primer.with.MATLAB
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LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码
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MATLAB代码，直接运行，可以换数据。
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
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1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本
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matlab2020b ubuntu.txt
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matlab2020b ubuntu 安装文件，有教程，看我博客。
matlab绘制三维球面及球面曲线
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基于matlab绘制三维球面，并通过参数方程绘制各种球面曲线，可用于科研绘图，例如光学中偏振态在庞加莱球面的演化路径描述
基于蚁群算法的三维路径规划(matlab实现)
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三维路径规划指在已知三维地图中，规划出一条从出发点到目标点满足某项指标最优，并且避开了所有三维障碍物的三维最优路径。现有的路径规划算法中，大部分算法是在二维规划平面或准二维规划平面中进行路径规划。一般的三维路径规划算法具有计算过程复杂、信息存储量大、难以直接进行全局规划等问题。已有的三维路径规划算法主要包括A*算法、遗传算法、粒子群算法等，但是A*算法的计算量会随着维数的增加而急剧增加，遗传算
基于智能优化算法的双层优化求解(matlab代码)
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除了数学规划方法之外，还可采用智能优化算法求解双层优化问题，一般在上层优化中采用智能优化算法，下层优化使用数学规划方法；也可以在上下层优化中都采用智能优化算法，这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题，由于这个优化问题比较简单，我们采用最基础的粒子群算法进行求解。 资源包括三个部分： 1.基础粒子群算法的matlab代码 2.采用粒子群算法求解带约束的优化问题matl
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