说明：用偏最小二乘回归法对多自变量和多因变量问题求解。
最小二乘回归 多因变量 偏最小二乘 偏最小二乘法 最小二乘回归法
说明：多变量输入、输出、多干扰、非线性和强耦合的复杂系统控制是一个比较困难的问题，常用的控制器可能因为多变量耦合问题难以控制系统。PID神经元网络是一种多层前向神经元网络，它的各层神经元个数、连接方式、连接权值是按照PID控制规律的已有原则和经验确定的，是一种动态的符合控制系统的前向网络。但是由于PID网...
matlab 算法 网络 pid 系统 控制 变量 神经元 解耦
说明：b题必须考虑因素：经纬度，完成度，还有一个是。。。
全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)
说明：【2017B题参考资料】参考资料大合集
说明：非常好的偏最小二乘分析的程序，包含了典型相关分析、主成分分析和多元线性回归。可以根据具体的需要更改代码变成非线性回归，建立多个自变量和多个因变量之间的关系应用很广。包含计算程序和画图表示结果的程序两个m文件。
最小二乘分析 多元线性回归 非线性回归
说明：应用背景本文包括以下各章和附录：“二阶电路”共振的基本信号，Laplace变换反拉普拉斯变换-用拉普拉斯变换的电路分析-状态变量和状态方程•频率响应和情节•自感和互感变压器博德•一和二端口网络•平衡三相不平衡三相系统•系统•介绍MATLAB®•介绍Simulink®•介绍在®•复习复数矩阵和行列式的...
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说明：灰色预测模型GM（1，N），可以多因素分析，可对未来数据进行预测。 程序可直接运行，可以更换数据。 预测未来数据时，只需修改T值，以及因变量数据；否则T=0即可。 例如，预测未来2个数据，T=2. 输入数据：因变量x1为400.因变量x2为50；因变量x1为450.因变量x2为90。
GM（1N）预测模型 灰色预测 GM1N gm1n模型 gm1n模型的优点
说明：这是糖尿病性视网膜病变，利用支持向量机分类器的自动检测的代码。我们使用某种算法来检测这一疾病。但该算法不是有效.我们正在寻找有效的一个。糖尿病视网膜病变 （DR） 是造成糖尿病患者的视力威胁的风险。它是因由于糖尿病视网膜损伤发生的。早期诊断和治疗已被证明防止视力丧失和失明。眼底照相机获得的视网膜图像...
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说明：matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell法 单纯形搜索法 Powell法 最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 修正牛顿法 拟牛顿法 信赖域法 ...
极值优化 梯度下降 约束-粒子群 最优乘子法 最优化算法
