写了一下2019年的“华中杯”B题，在第一问建立了2个模型分别是神经网络与灰色理论预测，第二三问用数据挖掘的方式

《PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现详解》PLS（PartialLeastSquares，偏最小二乘）是一种统计分析方法，广泛应用于多元数据分析，特别是在化学计量学、机器学习和模式识别等领域。
它通过将原始数据投影到一个新的低维空间中，使因变量与自变量之间的关系得到最大化，并且能有效处理多重共线性问题。
MATLAB作为强大的数值计算和数据可视化工具，是实现PLS的理想平台。
本资料包含两个部分：单因变量的PLS实现和多因变量的PLS实现。
下面将对这两个方面进行详细阐述。
1.单因变量PLS：单因变量的PLS主要针对只有一个响应变量的情况。
在MATLAB中，我们首先需要定义输入变量X和输出变量y，然后构建PLS模型。
关键步骤包括：-数据预处理：对数据进行标准化或归一化，以消除量纲影响。
-计算X和y的相关矩阵，找到最大相关性的方向。
-通过奇异值分解（SVD）分解相关矩阵，得到主成分。
-选择合适的主成分数量，这通常通过交叉验证来确定。
-使用选定的主成分构建PLS回归模型，预测y值。
2.多因变量PLS：对于多因变量情况，PLS的目标是同时考虑多个响应变量。
此时，我们可以使用多响应PLS（MRPLS）或者偏最小二乘判别分析（PLSDA）。
MATLAB中的实现步骤大致相同，但需要处理多个y变量：-同样进行数据预处理。
-计算X与所有y的联合相关矩阵。
-SVD分解该联合相关矩阵，提取主成分。
-对每个y变量分别建立PLS模型，每个模型有自己的权重向量和载荷。
-使用选定的主成分，对每个y变量进行预测。
在MATLAB中，可以利用内置函数如`plsregress`或自定义脚本来实现这些过程。
自定义脚本能够提供更大的灵活性，允许用户调整参数和添加额外的特性，如正则化、特征选择等。
总结，PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现涉及数据预处理、主成分提取、模型构建和验证等多个环节。
通过理解这些步骤，可以有效地应用PLS解决实际问题，无论是单因变量还是多因变量的情况。
提供的MATLAB程序代码文档将为读者提供具体的实现细节和示例，帮助深入理解和掌握PLS算法。

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。

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。