多输入多输入非线性体系的最小二乘反对于向量机狭义逆抑制

多元回归阐发(MultipleRegressionAnalysis)是指在相关变量中将一个变量视为因变量，其余一个或者多个变量视为自变量，建树多个变量之间线性或者非线性数学模子数目关连式并行使样本数据举行阐发的统计阐发方式。
另外也有谈判多个自变量与多个因变量的线性依赖关连的多元回归阐发，称为多元多重回归阐发模子(或者简称多对于多回归)。

本书基于MATLAB6．5正式版(Release13)，为读者提供了使用MATLAB的实际性指点。
本书首要介绍了MATLAB中与抑制工程相关的6个底子货物箱：体系辨识货物箱、抑制体系货物箱、鲁棒抑制货物箱、模子料想抑制货物箱、模糊逻辑货物箱以及非线性抑制方案模块，同时提供了MATLAB中的一些底子学识。
在教学6个货物箱的进程中，本书还教学了一些工程使用方面的配景学识，并对于每一个函数的成果、语法以及参数做了详尽的阐发，对于许多弥留的函数都给出了详尽的示例法度圭表标准。
本书能够作为低级院校抑制工程业余本科生、钻研生课本使用，也可作为广大科研工程本领人员的参考用书。
第1章MATLAB底子1．1MATLAB的汗青1．1．1MATLAB的暴发1．1．2MATLAB的阻滞1．2MATLAB体系组成1．2．1MATLAB的体系组成1．2．2MATLAB货物箱及使用介绍1．3末了使用MATLAB1．3．1MATLAB的启动1．3．2样例1．3．3MATLAB末了学识第2章MATLAB体系辨识货物箱2．1体系辨识的原理及辨识模子的简介2．1．1底子原理2．1．2罕用的模子类2．2体系辨识货物箱函数2．2．1模子建树以及转换的函数介绍2．2．2非参数模子类的辨识函数介绍2．2．3参数模子类的辨识函数介绍2．2．4递推参数模子辨识函数介绍2．2．5模子验证与仿真函数介绍2．2．6其余罕用函数介绍2．3体系辨识货物箱图形界面2．3．1数据视图2．3．2操作遴选2．3．3模子视图第3章抑制体系货物箱3．1LTI体系模子及转换3．1．1LTI模子3．1．2LTI货物及其属性3．1．3LTI模子函数3．1．4模子检测函数3．2外形空间的实现3．2．1外形空间的实现3．2．2外形空间的实现的函数3．3体系时域照料3．3．1体系时域照料3．3．2体系时域提前3．4体系频率照料3．5顶点配置配备枚举3．6模子的综合处置3．6．1模子的转换3．6．2模子的毗邻3．6．3模子降阶3．7LQG方案3．8GUI函数介绍第4章鲁棒抑制货物箱4．1鲁棒抑制实际及鲁棒抑制货物箱简介4．1．1鲁棒抑制实际概述4．1．2鲁棒抑制货物箱底子数据结构4．2体系模子建树与转换货物4．2．1模子建树货物4．2．2模子转换货物4．3鲁棒抑制货物箱成果函数4．3．1Riccati方程求解4．3．2Riccati方程前提数4．3．3矩阵的Schur方式4．4多变量波特图4．4．1频率照料的特色增益／相位波特图4．4．2络续以及离散体系的怪异值波特图4．4．3结构怪异值波特图4．5矩阵因子化本领4．6模子降阶方式4．6．1Schur相对于倾向模子降阶方式4．6．2失调模子降阶4．6．3最优Hartkel最小迫近降阶4．7鲁棒抑制箱综合方式4．7．1离散以及络续征兆的H2综合4．7．2离散以及络续征兆的H∞综合4．7．3H∞综合的丁迭代方式4．7．4H2以及H∞范数4．7．5LQC优化抑制综合4．7．6LQG回路传输规复4．7．7综合4．7．8youla参数化4．8示例第5章模子料想抑制货物箱5．1体系模子辨识函数5．1．1数据向量或者矩阵的归一化5．1．2基于线性回归方式的脉冲照料模子辨识5．1．3脉冲照料模子转换为阶跃照料模子5．1．4模子的校验5．2体系矩阵信息及画图函数5．3模子转换函数5．4模子建树以及毗邻函数5．5抑制器方案与仿真5．5．1基于MPC阶跃照料的抑制器方案与仿真5．5．2基于MPC外形空间模子的抑制器方案与仿真5．6体系阐发函数5．7模子料想抑制货物箱成果函数第6章模糊逻辑货物箱6．1模糊逻辑实际简介6．1．1模糊群集6．1．2模糊关连6．1．3模糊推理6．2MATLAB模糊逻辑货物箱6．2．1模糊附属度函数6．2．2模糊推理体系数据管理函数6．3逻辑货物箱的图形用户界面6．4模糊推理体系的低级使用6．5模糊逻辑货物箱接口及示例函数第7章非线性抑制方案模块7．1NCD模块的使用7，1．1建树闭环体系方框图7．1．2配置解放前提7．1．3末了优化盘算7．2NCD模块使用实例

钻研了由光纤非线性引起的偏振发抖征兆。
当使用最佳偏振校对于时，基于两个正交线性偏振态，在偏振复用（PM）体系中患上出无关偏振发抖的普通公式。
经由仿真钻研了基于NRZ码的100Gb/sPM体系，针对于两种正交偏振光的不合功率以及相位差，患上到了对于偏振发抖以及庞加莱球图的Stocks参数。
下场评释，当组合的PM信号为线性或者圆形偏振态时，偏振发抖将患上到抑制。

数值阐发（第五版）部份上机练习题报告以及源代码（Python）,题目为第二章（插值法）、第六章（解线性方程组的迭代法）、第七章（非线性方程与方程组的数值解法）、第九章（常微分方程初值下场数值解法）

本书较为体系地介绍了非线性最优化下场的底籽实际以及算法及其首要算法的Matlab法度圭表标准方案.首要内容搜罗(准确或者非准确)线搜查本领,最速飞腾法与(更正)牛顿法,共轭梯度法,拟牛顿法,信托域方式,非线性最小二乘下场的解法,解放优化下场的最优性前提,罚函数法,可行倾向法,二次方案下场的解法,序列二次方案法以及附录等.方案的Matlab法度圭表标准有准确线搜查的0.616法以及抛物线法,非准确线搜查的Armijo原则,最速飞腾法,牛顿法,再末了共轭梯度法,BFGS算法,DFP算法,Broyden族方式,信托域方式,求解非线性最小二乘下场的L-M算法,解解放优化下场的乘子法,求解二次方案的实用集法,SQP子下场的滑腻牛顿法以及求解解放优化下场的SQP方式等.另外,书中配有丰厚的例题以及习题,同时,作为附录介绍了Matlab优化货物箱的使用方式.本书既看重盘算方式的适用性,又留意相持实际阐发的松散性,侈靡数值方式的脑子以及原理在盘算机上的实现.本书的首要浏览货物是数学与使用数学以及信息与盘算迷信业余的本科生,使用数学、盘算数学以及运筹学与抑制论业余的钻研生,理工科无关业余的钻研生,对于最优化实际与算法感兴趣的教师及科技责任人员.读者惟独具备微积分、线性代数以及Matlab法度圭表标准方案方面的末了学识.

非线性抑制的典型课本，建议巨匠下载参考。

matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

使用java语言编写一个单成果非线性流水线的调解法度圭表标准。
输入为预约表，输入为最优调解方案。

第1章电磁实际1.0引言1.1复函数体系1.2电磁场能量以及功率的思考1.3各向同性介质中波的传布1.4晶体中波的传布——折射率椭球1.5琼斯盘算及其在双折射晶体光学体系中的使用1.6电磁波的衍射习题参考文献第2章光线以及光束的传布2.0引言2.1透镜波导2.2光线在反射镜面间的传布2.3在类透镜介质中的光线2.4平方律折射率介质中的平稳方程2.5平均介质中的高斯光束2.6在类透镜介质中的基模高斯光束——ABCD定律2.7在透镜波导中的高斯光束2.8在平均介质中的高斯光束高阶模2.9在平方律折射率变更的介质中的高斯光束的高阶模2.10光波在二次型增益漫衍介质中的传布2.11椭圆高斯光束2.12傍轴A，B，C，D体系的衍射积分习题参考文献第3章光束在光纤中的传输3.0引言3.1圆柱坐标系中的平稳方程3.2阶跃折射率圆波导3.3线偏振模3.4光纤中的光脉冲传输与脉冲展宽3.5群速率色散的赔偿3.6空间衍射与功夫色散的类比3.7硅光纤中的损耗习题参考文献第4章光学共振腔4.0引言4.1法布里珀罗尺度具4.2用作光谱阐发仪的法布里珀罗尺度具4.3球面镜光学共振腔4.4模的平稳性判据4.5狭义共振腔中的方式——自洽法4.6光共振腔中的共振频率4.7光学共振腔中的损耗4.8光学共振腔——衍射实际方式4.9模耦合习题参考文献第5章辐射以及原子体系的相互传染5.0引言5.1原子能级之间的盲目跃迁——平均增宽以及非平均增宽5.2受激跃迁5.3排汇以及放大5.4χ′(ν)的推导5.5χ(ν)的物理意思5.6平均激光介质中的增益饱以及5.7非平均激光介质中的增益饱以及习题参考文献第6章激光振荡实际及其在络续区以及脉冲区的抑制6.0引言6.1法布里珀罗激光器6.2振荡频率6.3三能级以及四能级激光器6.4激光振荡器的功率6.5激光振荡器的最佳输入耦合6.6多模激光振荡器以及锁模6.7在平均增宽激光体系中的锁模6.8脉冲宽度的丈量以及啁啾脉冲的收缩6.9巨脉冲(调Q)激光器6.10多普勒增宽气体激光器中的烧孔效应以及兰姆突出习题参考文献第7章一些特殊的激光器体系7.0引言7.1抽运与激光器功能7.2红宝石激光器7.3掺钕钇铝石榴石（Nd3+：YAG）激光器7.4掺钕玻璃激光器7.5氦氖（HeNe）激光器7.6二氧化碳激光器7.7氩离子（Ar+）激光器7.8激基份子激光器7.9有机染料激光器7.10气体激光器的低压操作7.11掺铒硅基激光器习题参考文献第8章二次谐波暴发与参变振荡8.0引言8.1非线性极化的物理来源8.2非线性介质中波传布的公式8.3光的二次谐波暴发8.4激光共振腔内的二次谐波暴发8.5二次谐波暴发的光子模子8.6参变放大8.7参变放大的相位匹配8.8参变振荡8.9参变振荡的频率调谐8.10光参变振荡器中的输入功率以及抽运饱以及8.11频率上转换8.12准相位匹配习题参考文献第9章激光光束的电光调制9.0引言9.1电光效应9.2电光相位提前9.3电光振幅调制9.4光的相位调制9.5横向电光调制器9.6高频调制的思考9.7光束的电光偏转9.8电光调制——耦合波阐发9

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。