本书从MATLAB仿真角度系统介绍了系统辨识的基本理论、基本方法和应用技术，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。
全书共9章，包括绪论、系统辨识常用输入信号、最小二乘参数辨识方法及原理、极大似然参数辨识方法及其应用、传递函数的时域和频域辨识、神经网络辨识及其应用、模糊系统辨识、智能优化算法辨识及灰色系统辨识。
书中有大量实例，每种实例都进行了仿真分析，并给出了相应的MATLAB仿真程序。
本书各部分内容既相互联系又相互独立，读者可根据自己需要选择学习。

本书介绍近年来流行的智能优化算法，包括：遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法等；
还有近年来的研究热点粒子群算法；
扑食搜索算法和动态环境下的进化算法等。
研究这些算法的产生和发展、算法的基本思想和理论以及相关算法和变形，给出一定算例、实际应用案例以及这些算法如何解决实际中的优化问题。

2014年段海滨教授通过归纳总结，提出鸽群算法（Pigeon-inspiredOptimizationPIO），PIO是模拟鸽子归巢行为而设计出来的群智能优化算法。
PIO具有原理简明的特点、需要调整参数极少、易于被实现。
与其他算法比较有着计算相对简单，鲁棒性相对较强等明显的优点。

类电磁机制算法是一种新型的基于种群的随机全局优化算法，主要用于求解连续优化问题。
该算法的主要思路是利用了电磁学中空间粒子之间存在相互的吸引力和排斥力的思想，种群中可行解个体按照电磁力的方向移动，向最优解靠近。
该源码是该算法创立者S.IlkerBirbil开发的。

1stOpt(FirstOptimization)是七维高科有限公司（7D-SoftHighTechnologyInc.）独立开发，拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。
在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂工程模型参数估算求解等领域傲视群雄，首屈一指，居世界领先地位。
除去简单易用的界面，其计算核心是基于七维高科有限公司科研人员十数年的革命性研究成果【通用全局优化算法】(UniversalGlobalOptimization-UGO)，该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题，即用户勿需给出参数初始值，而由1stOpt随机给出，通过其独特的全局优化算法，最终找出最优解。
以非线性回归为例，目前世界上在该领域最有名的软件工具包诸如OriginPro，Matlab，SAS，SPSS，DataFit，GraphPad，TableCurve2D，TableCurve3D等，均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。
如果设定的参数初始值不当则计算难以收敛，其结果是无法求得正确结果。
而在实际应用当中，对大多数用户来说，给出(猜出)恰当的初始值是件相当困难的事，特别是在参数量较多的情况下，更无异于是场噩梦。
而1stOpt凭借其超强的寻优，容错能力，在大多数情况下（大于90%)，从任一随机初始值开始，都能求得正确结果。
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作为一种新型元启发式群智能优化算法，磷虾群优化算法是对磷虾群对于生化进程和环境演变响应行为的模拟。

13种粒子群优化算法，包括协同，混合，局部，全局，繁殖等13种粒子群优化算法，包括协同，混合，局部，全局，繁殖等13种粒子群优化算法，包括协同，混合，局部，全局，繁殖等

利用单纯形优化算法,用MATLAB编程对PID参数进行寻优

TheGreyWolfOptimizer(GWO)algorithmmimicstheleadershiphierarchyandhuntingmechanismofgreywolvesinnature.Fourtypesofgreywolvessuchasalpha,beta,delta,andomegaareemployedforsimulatingtheleadershiphierarchy.Inaddition,threemainstepsofhunting,searchingforprey,encirclingprey,andattackingprey,areimplementedtoperformoptimization.

遗传优化神经网络权值和阈值，是本人的课程设计

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。