MATLAB R2016a完全自学一本通

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matlab机器学习库

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机器学及其matlab实现—从基础到实践.zip

第一课:MATLAB 入门基础 第三课:BP 神经网络 第四课:RBF、GRNN 和 PNN 神经网络 第五课:竞争神经网络与 SOM 神经网络 第六课:支持向量机(Support Vector Machine, SVM) 第七课:极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM) 第八课:决策树与随机森林 第九课:遗传算法(Genetic Algorithm, GA) 第十课:粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法 第十一课:蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA)

MATLAB机器学习必学课程 MATLAB神经网络30个案例分析 全部程序源代码 共30个章节.rar

【全部列表】 案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类 案例2 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合 案例3 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合 案例4 神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值 案例5 基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模 案例6 PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制 案例7 RBF网络的回归-非线性函数回归的实现 案例8 GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测 案例9 离散Hopfield神经网络的联想记忆—数字识别 案例10 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 案例11 连续Hopfield神经网络的优化-旅行商问题优化计算 案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别 案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能 案例14 SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测 案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测 案例16 单层竞争神经网络的数据分类—患者癌症发病预测 案例17 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断 案例......

机器学习-MATLAB基础.pdf

MATLAB 语⾔特点 语法规则简单 尤其内定的编程规则，与其他编程语⾔（如C、Fortran等）相⽐更接近于常规数学表⽰。对于数组变量的使⽤，不需类型声明，⽆需事先申请内存空间。 MATLAB基本的语⾔环境提供了数以千计的计算函数 极⼤的提⾼了⽤户的编程效率。如，⼀个fft函数即可完成对指定数据的快速傅⾥叶变换，这⼀任务如果⽤C语⾔来编程实现的话，⾄少要⽤⼏⼗条C语⾔才能完成。 MATLAB是⼀种脚本式（scripted）的解释型语⾔⽆论是命令、函数或变量，只要在命令窗⼝的提⽰符下键⼊，并“回车（Enter）”，MATLAB都予以解释执⾏。 平台⽆关性（可移植性） MATLAB软件可以运⾏在很多不同的计算机系统平台上，如Windows Me/NT/2000/XP、很多不同版本的UNIX以及Linux。⽆论你在哪⼀个平台上编写的程序都可以运⾏在其它平台上，对于MATLAB数据⽂件也⼀样，是平台⽆关的。极⼤保护了⽤户的劳动、⽅便了⽤户。其绘图功能也是平台⽆关的。⽆论任何系统平台，只要MATLAB能够运⾏，其图形功能命令就能正常运⾏

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基于Matlab的SVM实例（含数据）

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《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的，秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色，帮助读者更加直观、生动地学习神经网络。 《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。此外，《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLAB R2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。 使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时，建议读者按照“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的顺序学习。《MATLAB神经网络43个案例分析》程序建议在MATLAB R2009a及以上版本环境下运行。若在程序调试过程中有任何疑问，建议先在论坛书籍答疑版块搜索相关答案，然后再发帖与作者交流。 《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究

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MATLAB的多个实用工具箱

MATLAB里未带有的工具箱，主要有支持向量机libsvm-3.22，最小二乘支持向量机LSSVMlabv1_8_R2009b_R2011a，聚类KMeans_lzb1.0，混沌时间序列ChaosToolbox_lzb3.0，ChaosToolbox2p1_trial等等。

MATLAB中文教程

MATLAB 系统由5 主要的部分构成： 1. MATLAB 语言。 这是高阶的矩阵/数组语言,带控制流动陈述，函数，数据结构，输入/输出，而且面向 目标的编程特点。 Ops 操作符和特殊字符。 Lang 程序设计语言作。 strfun 字符串。 iofun 输入/输出。 timefun 时期和标有日期。 datatypes 数据类型和结构。 2. MATLAB 工作环境。 这是你作为 MATLAB 用户或程序编制员的一套工具和设施。 3. 制图这是 MATLAB 制图系统。它为 2 维上，而且三维的数据可视化，图象处理，动画片制作和表示图形 包括高阶的指令在内。它也为包括低阶的指令在内,允许你建造完整的图形用户界面（GUIs），MATLAB 应 用。制图法功能在 MATLAB 工具箱中被组织成 5 文件夹： graph2d 2-的维数上的图表。 graph3d 三维的图表。 specgraph 专业化图表。 graphics 制图法。 uitools 图形用户界面工具。 4. MATLAB 的数学的函数库。 数学和分析的功能在 MATLAB 工具箱中被组织成 8 文件夹。 elmat 初步矩阵，和矩阵操作。 elfun 初步的数学函数。 specfun 专门的数学函数。 matfun 矩阵函数－用数字表示的线性的代数。 datafun 数据分析和傅立叶变换。 polyfun 插入物，并且多项式。 funfun 功能函数。 sparfun 稀少矩阵。 5. MATLAB 应用程序接口（API）。 这是允许你写 C、Fortran 语言与 MATLAB 交互。MATLAB 系统由5 主要的部分构成： 1. MATLAB 语言。 这是高阶的矩阵/数组语言,带控制流动陈述，函数，数据结构，输入/输出，而且面向 目标的编程特点。 Ops 操作符和特殊字符。 Lang 程序设计语言作。 strfun 字符串。 iofun 输入/输出。 timefun 时期和标有日期。 datatypes 数据类型和结构。 2. MATLAB 工作环境。 这是你作为 MATLAB 用户或程序编制员的一套工具和设施。 3. 制图这是 MATLAB 制图系统。它为 2 维上，而且三维的数据可视化，图象处理，动画片制作和表示图形 包括高阶的指令在内。它也为包括低阶的指令在内,允许你建造完整的图形用户界面（GUIs），MATLAB 应 用。制图法功能在 MATLAB 工具箱中被组织成 5 文件夹： graph2d 2-的维数上的图表。 graph3d 三维的图表。 specgraph 专业化图表。 graphics 制图法。 uitools 图形用户界面工具。 4. MATLAB 的数学的函数库。 数学和分析的功能在 MATLAB 工具箱中被组织成 8 文件夹。 elmat 初步矩阵，和矩阵操作。 elfun 初步的数学函数。 specfun 专门的数学函数。

中文版MATLAB 2018从入门到精通-配书资源（无书籍资源）

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MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。

MATLAB智能算法经典案例加程序

包含神经网络、支持向量机、各类改进遗传算法、粒子群算法、免疫优化算法、模拟退火算法、蚁群算法的详解和例程，非常适用于初学者。

MATLAB高级编程及机器学习技术.pdf

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matlab机器学习快速入门，适合初学者。

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针对于自学Matlab的新手一些必备，仅供参考

配电网光伏储能双层优化配置模型（选址定容）的matlab代码

参考文献：   [1]  刘自发,于普洋,李颉雨.  计及运行特性的配电网分布式电源与广义储能规划    [J].  电力自动化设备,  2023,  43  (03):  72-79.     [2]  任智君,郭红霞,杨苹,等.  含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置    [J].  太阳能学报,  2021,  42  (09):  33-38.     [3]  高红均,刘俊勇.  考虑不同类型DG和负荷建模的主动配电网协同规划    [J].  中国电机工程学报,  2016,  36  (18):  4911-4922+5115.           分析系统灵活性供需关系，建立灵活资源运行-规划联合优化双层配置模型。运行层引入灵活性不足率作为系统灵活性评价指标，将网损和弃风弃光量计入经济惩罚，以系统年运行成本最优为目标；规划层引入系统综合安全性指标对系统安全性进行评估，以系统年综合成本最优为目标。采用粒子群优化算法对双层配置模型进行求解。最后，利用IEEE 33节点配网系统对算例进行仿真，结果验证了所提运行-规划联合双层配置模型能有效减少网损和

LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码

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

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

Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类

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

ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本

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