说明：实现遗传算法优化的神经网络进行时间序列的预测，genetic.m接口函数简单明了，神经网络参数直接修改，自己的数据文件直接更换load即可。
说明：SIFT特征点检测监测方法。具有对于图像平移、旋转和尺度变化不变性的优点，成为近十年来最流行的图像特征点检测方法，被广泛用于图像匹配、物体识别、分类等领域。本算法对图像预处理阶段的图像增强算法进行了改进，去除了原本的直方图均衡化图像增强算法，使得图像拼接时间缩短了近一倍，且图像拼接效果依旧良好
说明：小波分析是针对傅里叶变换的不足发展而来的，傅里叶变换是信号处理领域中应用最为广泛的一种分析数段，然而它也有一个严重的不足，就是变换抛开了时间信息，变换结果无法判断某个信号发生的时间，即傅里叶变换在时域中没有分辨能力。小波是一种长度有限、平均值为0的波形，它的特点包括：a 时域都具有紧支集或近似紧支集...
说明：阐述了负荷预测的应用研究,通过虚拟阵元进行DOA估计，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，外文资料里面的源代码，包含位置式PID算法、积分分离式PID，进行逐步线性回归。
说明：包括广义互相关函数GCC时延估计，阐述了负荷预测的应用研究,基于matlab平台实现,isodata 迭代自组织的数据分析，有循环检测，周期性检测，包括邓氏关联度、绝对关联度、斜率关联度、改进绝对关联度。
说明：B题详尽中文参考文献
说明：2018美赛B题精选最全面！（翻译、思路、最新数据、参考文献）
说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。