[matlab例程] example1

说明：遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。(Genetic Algorithm (based Algorithm) is a simulation Darwin the evolution natural selection and Genetic mechanism of biological evolution process calculation model, is a
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[matlab例程] GARDNER

说明：16 进制QAM信号的GARDNER算法定时同步(timing Synchronize for16 QAM)
<南来北往222 > 在 2025-09-14 上传 | 大小：1kb | 下载：1

[matlab例程] ant

说明：简单的Matlab蚁群算法案例，可以用于求极值，是大学生建模培训的初级题目。(Simple ant colony algorithm case)
<XaphetS > 在 2025-09-14 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] Lagrange

说明：拉格朗日插值法，给定n个点，求n-1次插值函数以及插值结果。文件包含拉格朗日插值函数文件和一个例程，可以快速学习拉格朗日插值的算法。(Lagrange interpolation method. Given n points, and can get n-1 th order interpolation function and interpolation results. The file contains Lagrange interpolation function file and an
<Jelly0o0 > 在 2025-09-14 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] main

说明：交通流元胞自动机NS模型，可为新手所用。(Traffic flow, cellular automata, NS model)
<Jessifly > 在 2025-09-14 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] KNN

说明：K最邻近密度估计技术是一种分类方法，不是聚类方法。 不是最优方法，实践中比较流行。 通俗但不一定易懂的规则是： 1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离（欧氏或马氏）。 2.选出最小的前K数据个距离，这里用到选择排序法。 3.对比这前K个距离，找出K个数据中包含最多的是那个类的数据，即为待分类数据所在的类。(K nearest neighbor density estimation is a classification method, not a clustering metho
<晓骸 > 在 2025-09-14 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] ccccc

说明：this code is colume section program matlab code
<sangsin > 在 2025-09-14 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] knn1

说明：K最邻近密度估计技术是一种分类方法，不是聚类方法。 不是最优方法，实践中比较流行。 通俗但不一定易懂的规则是： 1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离（欧氏或马氏）。 2.选出最小的前K数据个距离，这里用到选择排序法。 3.对比这前K个距离，找出K个数据中包含最多的是那个类的数据，即为待分类数据所在的类。(K nearest neighbor density estimation is a classification method, not a clustering metho
<咳晓 > 在 2025-09-14 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] 23825750area-load

说明：load of area in power system
<samimah > 在 2025-09-14 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] PLS

说明：偏最小二乘法的细节算法,有助于进行数据处理的分析。(Partial least square method)
<nerdYi > 在 2025-09-14 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] fig

说明：weilbull计算，三参数分布的威布尔函数(matlab weibull distribution)
<中环 > 在 2025-09-14 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] ARMA_model

说明：自回归滑动平均模型（ARMA 模型，Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等(Auto-Regressive and Moving Average Model)
<青蛙遇到蝎子 > 在 2025-09-14 上传 | 大小：1kb | 下载：0