这是faruto在libsvm基础上给出相应的辅助函数插件，方便用户来选取最佳的参数，包括：归一化函数:scaleForSVM；
pca降维预处理函数：pcaForSVM；
网格参数寻优函数(分类问题):SVMcgForClass；
网格参数寻优函数(回归问题):SVMcgForRegress；
利用PSO参数寻优函数(分类问题):psoSVMcgForClass；
利用PSO参数寻优函数(回归问题):psoSVMcgForRegress；
利用GA参数寻优函数(分类问题):gaSVMcgForClass；
利用GA参数寻优函数(回归问题):gaSVMcgForRegress

在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为，从而实现寻优。

人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。
为了解决多变量函数优化问题.

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。

人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。
为了解决多变量函数优化问题，Karaboga提出了人工蜂群算法ABC模型（artificialbeecolonyalgorithm）。
本资源是人工蜂群算法的matlab代码，方便大家下载使用

一方面采用遗传算法进行全局搜索，一方面采用非线性规划算法进行局部搜索，得到问题的全局最优解。

此程序可用于机器人避障的路径规划，是基于C空间的哦，全局寻优，规划效果还不错。

有关模糊控制的哈工大版课件，利用MATLAB工具箱设计模糊控制器规则可调整的模糊控制器模糊规则的自整定与自寻优模糊系统建模与模糊预测自适应模糊控制系统

两级倒立摆仿真模型的GUI控制界面-TheGUIofdoubleinvertedpendulumsimulationsystem.rar  这是我近几天做的一个GUI界面，用于controlthesimulationmodelofthedoubleinvertedpendulumsystem.里面有我的基于GA寻优后的LQR控制的两级倒立摆仿真模型（不包括ga寻优的m文件），以及SimulateGUIhanhan.m和SimulateGUIhanhan.fig文件。
不知道做类似gui的同学们有没这样的问题：就是在gui对应的m文件中（我有guide创建的gui）如果使用sim函数进行模型的仿真，即使你在scope模块中设定将array形式的输出savetoworkspace，或者利用时钟和输出端子，再或者利用toworkspace，输出参数都保存不到工作空间。
为了解决这个问题，我问过math老师，最后采用:toflie的形式将.mat文件保存，然后在程序中download一下就ok了呵呵！  现在我将我近期做的这个小东西拿来给大家分享一下呵呵！    我不怎会传图片就一同放在附件里了呵呵！fig.jpgmdl.jpg

多变量反馈控制——分析与设计》(第2版)以严谨易读的方式介绍了鲁棒多变量控制系统的分析和设计。
着重讲述实际的反馈控制，而不是一般的系统理论，力求使读者能够深刻了解反馈控制的优势和不足。
　　第2版涵盖了本领域的*发展，进行了全面的修订和更新：　　使用全新的一章介绍线性矩阵不等式(LMIs)的使用，这是第二版的特色；
　　给出关于RHP极点和RHP零点对系统产生的基本性能限制的研究成果；
　　介绍有关自寻优控制和被控变量选择的*资料；
　　提供PID控制的简单IMC调整规则；
　　涵盖了一些附加材料，包括不稳定对象、反馈放大器、下增益裕量以及把积分作用引入LQG控制的清晰策略；
　　列举了大量应用实例、习题和具体案例，其中频繁使用了Matlab和新型鲁棒控制工具箱。

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。