MATLAB，粒子滤波，ParticleFilter，SamplingImportanceResamplingFilter，跟踪，预测，

该文件主要包含了两个利用Matlab做的BP算法，主要用来实现预测，该文件中包含两个网络，一个是普通BP神经网络，一个为双隐含层BP神经网络。

mo_3.m_lbp特征提取，fitcecoc训练svm模型，predict预测，人脸分类。
使用fitcecoc函数训练一个多分类的SVM模型，使用predict函数利用训练出的模型对测试数据进行预测，将得到的类标预测值与测试数据真实的类标进行比较，计算测试数据中被正确分类的样本所占的比例。

MATLAB源码集锦-基于AR预测模型的未来油价预测代码

在现代电力电子和自动控制系统的研究与开发中，使用仿真软件进行电路设计和控制策略验证是一项至关重要的工作。
PLECS（PiecewiseLinearElectricalCircuitSimulation）是一款专注于电力电子系统仿真的软件工具，它能够对复杂的电力电子系统进行快速精确的仿真分析。
本篇内容将详细解析NPC（NeutralPointClamped，中点钳位）三电平逆变器的PLECS仿真文件，特别强调其中包含的由VisualStudio（VS）编写控制程序以及如何调用DLL（DynamicLinkLibrary，动态链接库）文件来完成仿真。
NPC三电平逆变器是一种常见的电力转换装置，它通过在直流电源和交流负载之间提供三电平的电压输出来降低输出电压的谐波含量，从而提高系统的效率和性能。
与传统的两电平逆变器相比，NPC三电平逆变器在处理高功率应用时，尤其是在电机驱动和可再生能源系统中，具有显著的优势，如能更好地控制电流和电压，减少电磁干扰，以及降低开关损耗等。
PLECS仿真文件通常包含了电力电子电路的拓扑结构、元件参数、控制策略以及仿真环境设置等。
在本例中，文件WB_inverter.plecs应该是包含NPC三电平逆变器电路设计和参数配置的PLECS仿真模型文件。
这个文件可以被PLECS软件读取和执行，以模拟NPC逆变器在不同控制策略下的工作状态。
文件WB_inverter.dll可能是一个动态链接库文件，它在PLECS仿真中可能扮演了与VS编写的控制程序交互的角色。
在PLECS中，用户可以通过编写控制程序来实现特定的算法和控制逻辑，而这些控制程序可以通过编译成DLL文件与PLECS仿真环境进行交互。
DLL文件是微软公司开发的一种可以包含可执行代码、数据或资源的模块化组件，它能够在多个程序中被共享和重复使用。
控制程序通常包含了逆变器的调制策略，如载波脉宽调制（SPWM，SinePulseWidthModulation）等。
SPWM是一种常见的逆变器控制方法，通过调整开关器件的开通和关断时间来控制输出电压的大小和频率。
在DLL文件中，可能包含了针对NPC逆变器优化的SPWM算法，以及在PLECS中进行仿真的相关接口和数据交换机制。
文件WB_inverter20190304SPWM可用，从文件名推测，这可能是控制程序的一个版本，包含了特定日期（2019年3月4日）编写的SPWM算法，且该算法已被验证可用。
开发者可能通过日期标记来区分不同版本的控制程序，以便于管理和维护。
该压缩包中的文件构成了一个完整的仿真环境，允许研究人员和工程师模拟NPC三电平逆变器在PLECS软件中的运行情况，评估控制策略的有效性，并优化逆变器性能。
通过这种仿真，可以在实际硬件制造之前预测和解决可能出现的问题，节省开发成本，并加速产品上市时间。

在现代电力电子和自动控制系统的研究与开发中，使用仿真软件进行电路设计和控制策略验证是一项至关重要的工作。
PLECS（PiecewiseLinearElectricalCircuitSimulation）是一款专注于电力电子系统仿真的软件工具，它能够对复杂的电力电子系统进行快速精确的仿真分析。
本篇内容将详细解析NPC（NeutralPointClamped，中点钳位）三电平逆变器的PLECS仿真文件，特别强调其中包含的由VisualStudio（VS）编写控制程序以及如何调用DLL（DynamicLinkLibrary，动态链接库）文件来完成仿真。
NPC三电平逆变器是一种常见的电力转换装置，它通过在直流电源和交流负载之间提供三电平的电压输出来降低输出电压的谐波含量，从而提高系统的效率和性能。
与传统的两电平逆变器相比，NPC三电平逆变器在处理高功率应用时，尤其是在电机驱动和可再生能源系统中，具有显著的优势，如能更好地控制电流和电压，减少电磁干扰，以及降低开关损耗等。
PLECS仿真文件通常包含了电力电子电路的拓扑结构、元件参数、控制策略以及仿真环境设置等。
在本例中，文件WB_inverter.plecs应该是包含NPC三电平逆变器电路设计和参数配置的PLECS仿真模型文件。
这个文件可以被PLECS软件读取和执行，以模拟NPC逆变器在不同控制策略下的工作状态。
文件WB_inverter.dll可能是一个动态链接库文件，它在PLECS仿真中可能扮演了与VS编写的控制程序交互的角色。
在PLECS中，用户可以通过编写控制程序来实现特定的算法和控制逻辑，而这些控制程序可以通过编译成DLL文件与PLECS仿真环境进行交互。
DLL文件是微软公司开发的一种可以包含可执行代码、数据或资源的模块化组件，它能够在多个程序中被共享和重复使用。
控制程序通常包含了逆变器的调制策略，如载波脉宽调制（SPWM，SinePulseWidthModulation）等。
SPWM是一种常见的逆变器控制方法，通过调整开关器件的开通和关断时间来控制输出电压的大小和频率。
在DLL文件中，可能包含了针对NPC逆变器优化的SPWM算法，以及在PLECS中进行仿真的相关接口和数据交换机制。
文件WB_inverter20190304SPWM可用，从文件名推测，这可能是控制程序的一个版本，包含了特定日期（2019年3月4日）编写的SPWM算法，且该算法已被验证可用。
开发者可能通过日期标记来区分不同版本的控制程序，以便于管理和维护。
该压缩包中的文件构成了一个完整的仿真环境，允许研究人员和工程师模拟NPC三电平逆变器在PLECS软件中的运行情况，评估控制策略的有效性，并优化逆变器性能。
通过这种仿真，可以在实际硬件制造之前预测和解决可能出现的问题，节省开发成本，并加速产品上市时间。

tensorflow下用LSTM网络进行时间序列预测，实时多变量预测以及对于未来数据的单变量预测。

针对目前混凝土强度预测中存在的不确定性，难以自适应性的确定神经网络隐含层，建立了基于高维云的RBF神经网络的混凝土预测模型。
运用MATLAB8.10进行仿真实验。
实验结果表明该模型综合考虑了影响混凝土强度的各种因素，能够实现预测结果的随机性和模糊性，具有更高的预测精度，更快的训练速度，可以广泛应用于生产现场实地的混凝土强度预测和质量检验。

授课对象：这是一门数学课程，适合有志于转往大数据分析领域的非数学专业人士（例如IT人，业务人员等）补强数学基础，以更好地学习更高级的数据分析，数据挖掘，机器学习课程收获预期：可以大幅度提高学员的数学基础，使其学习其它大数据分析课程时觉得更加简单，得心应手课程内容：第1课面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表）第2课赌博设计：概率的基本概念，古典概型第3课每人脑袋里有个贝叶斯：条件概率与贝叶斯公式，独立性第4课啊！微积分：随机变量及其分布（二项分布，均匀分布，正态分布）&J.e3P:w6X2^;K*W1U&X第5课万事皆由分布掌握：多维随机变量及其分布4o7|%v%n9\"m4R)|第5课砖家的统计学：随机变量的期望，方差与协方差"s4@+n.v"I:V)`-u第6课上帝之手，统计学的哲学基础：大数定律、中心极限定理与抽样分布+j:W+V/n1_4Y)`/w+[第8课点数成金，从抽样推测规律之一：参数估计之点估计$v3^1V.H(t,G9b:U第9课点数成金，从抽样推测规律之二：参数估计之区间估计第10课对或错？告别拍脑袋决策：基于正态总体的假设检验第11课扔掉正态分布：秩和检验!s!G1w#i3P*]#e第12课预测未来的技术：回归分析,O%b!U)k4h#]$p第13课抓住表象背后那只手：方差分析第14课沿着时间轴前进，预测电子商务业绩：时间序列分析简介,X.n%b4~8PE9\+d第15课PageRank的背后：随机过程与马尔科夫链简介

2018年阿里云天池精准医疗人工智能辅助糖尿病遗传风险预测

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。