matlab程序下的决策树与随机森林分类算法的详细案例，含doc介绍，方便学习

混沌中国古代和古希腊都有混沌的神，古希腊神话中的神为，中国《》中记载了的故事。
混沌，又写作浑沌，指混乱而没有秩序的状态。
在哲学中，混沌指虚空，或者没有结构的均匀状态。
在非线性科学中，“混沌”这个词的含义和本意相似但又不完全一致，非线性科学中的混沌现象指的是一种确定的但不可预测的运动状态。
它的外在表现和纯粹的随机运动很相似，即都不可预测。
但和随机运动不同的是，混沌运动在动力学上是确定的，它的不可预测性是位移运动的不稳定性。
或者说混沌系统对无限小的初值变化和微扰也具有敏感性，无论多小的扰动在不断以后，也会使系统彻底替换原来的转换方向。
混沌现象是自然界中的普遍现象，天气变化就是一个典型的混沌运动。
混沌现象的一个著名表述就是：南美洲一只蝴蝶扇一扇翅膀，就可能会在发生一场一场飓风。
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【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区

基于鲁棒H∞滤波技术的非线性控制系统随机网络攻击估计

随机过程微机作业，并附有详细的matlab代码和文字解释。

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《操作系统原理》实验指导书实验一生产者-消费者模型模拟进程调度一、实验任务1、在WINDOWS2000环境下，创建一个控制台进程，此进程包括4个线程:2个生产者线程和2个消费者线程。
2、用信号量机制解决进程(线程)的同步与互斥问题。
二、实验目的1.掌握基本的同步互斥算法，理解生产者和消费者模型。
2.了解Windows2000/XP中多线程的并发执行机制，线程间的同步和互斥。
3.学习使用Windows2000/XP中基本的同步对象，掌握相应的API。
三、实验要求1.生产者消费者对缓冲区进行互斥操作。
2.缓冲区大小为10，缓冲区满则不允许生产者生产数据，缓冲区空则不允许消费者消费数据。
3.生产者消费者各循环操作50次。
四、设计思路和采取的方案1.利用windows提供的API函数CreateSemaphore()创建信号量对象；
CreateThread()创建线程；
WaitForSingleObject()执行P操作；
ReleaseSemaphore()执行V操作；
WaitForMultipleObjects()主进程等待线程的结束等函数进行设计。
2.在Windows中，常见的同步对象有：信号量(Semaphore)、互斥量(Mutex)。
使用这些对象都分为三个步骤，一是创建或者初始化；
接着请求该同步对象，随即进入临界区，这一步对应于互斥量的上锁；
最后释放该同步对象，这对应于互斥量的解锁。
这些同步对象在主进程中创建，在其子线程中都可。
实验二存储管理一、目的和要求1.实验目的（1）掌握时间片轮换的进程调度算法；
（2）掌握带优先级的进程调度算法；
（3）选用面向对象的编程方法。
2、实验学时：2学时3、实验要求（1）自定义PCB的数据结构；
（2）使用带优先级的时间片轮转法调度进程，每运行一个时间片，优先级减半。
（3）命令集A）create随机创建进程，进程的优先级与所需要的时间片随机决定；
B）ps查看当前进程状态C）sleep命令将进程挂起D）kill命令杀死进程E）quit命令退出二、实验内容根据教师指定的实验课题，完成设计、编码、测试工作。
实验三虚拟存储器一、目的和要求1.实验目的（1）掌握先进先出页面置换算法；
（2）掌握随机替换页面置换算法；
（3）掌握OPT页面置换算法；
（4）掌握最近最少使用页面置换算法；
（5）熟悉抖动现象及其产生原理；
（6）熟悉C/C++编程。
2、实验学时：2学时3、实验要求（1）进程占用内存空间共640K，页面大小是1K/2K/4K/8K；
（2）随机生成256个页面置换次序；
（3）用于分配页面大小的内存总空间是32K；
（4）给出四种页面置换算法的换页过程，并计算各自的缺页率。
二、实验内容编写程序，使用四种不同的页面替换策略算法进行页面替换。
分别是先进先出，随机替换，时钟页面替换，最近最久未使用页面替换，并计算缺页率。

Network-basedExamManagementSystem基于网络的考试管理系统一个简单的在线考试系统，基于div+css布局，js采用jQuery类库，没有后台管理，可以直接用access软件添加数据，也可以从excel导入数据。
调用方法：exam.asp?km=1&z=1&j=1&o=1参数说明：km：所属科目z：章j：节o：排序规则（0：按照examorder字段正序排序；
1：随机排序）

fisher的matlab实现，可以实现分类和最佳投影平面的显示，并且带有测试代码，可以随机在生成的坐标图上点十个点，程序会自动为点着上相应的颜色，比较直观

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。