Cao求相空间重构嵌入维数

机器学习算法之线性回归 最小二乘法和岭回归算法的实现，对应博文为：http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/42101139

之前学习并详细总结了一篇k-均值（k-means）算法思想与实现步骤的文章，于是顺便提供Matlab代码实现，使得更好的理解算法的思想。本代码有详细的注释使初学者能更好的学习Matlab这门工具语言。

张正友标定matlab源代码，里面有大量数据，可以为自己写标定代码提供参考。

【实例简介】基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型的研究是当前水质预测领域的研究热点之一，国内外众多研究者都在尝试如何将灰色理论与神经网络进行有效组合，以获得更好的预测效果。因此，本文在借鉴前人的成果基础上，采用串联组合方法分别对基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型、基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型进行了对比研究，同时提出了一种预测效果更佳的基于时间窗口移动技术与 神经网络的水质组合预测模型。 首先，本文根据中国环境质量公报（淡水环境）中长江水环境质量状况以及结合重庆市长江流域断面的实际情况筛选出七项水质指标，然后论述了灰色 模型、 神经网络以及 神经网络的相关理论和算法，接着建立了基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型和基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型，并以重庆市长江寸滩断面1998年至2008年的水质数据为例进行了实例测试和结果分析，也对两种组合预测模型的结果进行了对比与讨论，得出了后者预测效果更好等结论。 与此同时，通过以上两种组合预测模型的研究，本文提出了基于时间窗口移动技术与 神经网络的水质组合预测模型，并仍以长江寸滩断面为例，经过研究和实例测试表明该模型能够较好的对长江流域寸滩断面的水质进行预测，在整体上其预测效果比前两种组合预测模型更为理想，而且该模型能够较好地应用于水质指标预测和管理中，为河流水质预测提供重要的科学依据。 最后，本文采用基于 神经网络的水质评价模型对重庆市长江寸滩各年的水质进行了等级评价，并与中国环境保护部公布的水质评价结果进行了对比分析，其结果表明水质评价结果在一定程度上能够正确地反映长江寸滩当前的水质状况。

根据设计多环控制系统的一般原则进行系统设计：从内环开始，一环一环地逐步向外扩展。先从电流环入手，首先设计好电流调节器，然后把整个电流环看做转速调节系统的一个环节，再设计转速调节器。稳态指标的要求：系统无静差。动态指标的要求：空载启动到额定转速时的转速超调量σn≤10%，电流超调量σi≤5%。

【实例简介】matlab隐马尔可夫模型事例代码，相信对学习马尔科夫模型的同学非常有用

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使用mathematics求解偏微分方程的解析解

基于matlab的语音信号盲分离，有分块注释可运行 亲测