ARMA模型的完整程序代码

说明，这个matlab程序的目标是对BP神经网络中的神经元连接权和阈值构成的高维参数空间进行最优求解，试图用PSO算法求解神经网络中的参数，而不是用传统的误差反传算法。但由于经典粒子群算法存在局部最优的问题。该算法也存在同样的问题。该算法在迭代数较大时可以基本做到误差较大的函数拟合。但是通过该资源提供的图解和代码注释，用户可以很容易的学习到PSO算法的过程。至于如何突破局部最优，这个就有待各位PSO爱好者进行优化了。

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本文首先介绍了最小二乘原理。其次介绍了用Matlab实现曲线拟合以得到函数关系的方法和步骤。最后举例比较了采用不同方法进行拟合得到的结果。

1.matlab代码，在matpower环境下进行潮流计算，用略微修改的ieee30节点，程序在main.m中2.仅考虑了负荷的波动如有原理性的错误望指出

System Identification Theory for the User-Lennart Ljun-第二版-英文版

自己编写的music算法，仿真了3个到达角测量

课程设计做的音乐播放器，内置mif文件中存了3首歌曲，分别为《世上只有妈妈好》、《祝你生日快乐》、《两只老虎》。能够实现播放/暂停、上一首、下一首功能

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基于相似度计算的主观题阅卷系统设计，此系统通过ictclas把答案进行分词，然后把分词结果对照中文停用词表把一些没有实际意义的词语过滤掉，然后根据余弦定理计算出学生答案和标准答案的相似度。句子分词是直接用的中科院的ictclas，其他地方是自己写的，包括分词后每个词的权值啦，去除无意义的词啦（比如：的，像，是，好。。。等等对照停用词表），最后通过自己的计算公式，计算出学生答案和标准答案的相似度百分比。可以直接在main方法中测试，不过自己又添加了struts，所以也可以在页面当中进行测试。功能经过自己测试完全通过，至于美化页面，自己有兴趣可以完善一下。

最优化方法课件-解可新，大家一起学习，一起进步 第1章 最优化问题概述 1.1 最优化问题的数学模型与基本概念 1.2 最优化问题的一般算法 1.3 二维最优化问题的几何解释 1.4 一维搜索 习题第2章 线性规划 2.1 凸集与凸函数 2.2 线性规划的标准型与基本概念 2.3 线性规划的基本定理 2.4 单纯形方法 2.5 单纯形表 2.6 初始基可行解的求法 2.7 退化与循环 2.8 线性规划的对偶理论 2.9 对偶单纯形法 2.10 灵敏度分析 2.11 整数线性规划 习题第3章 无约束最优化方法 3.1 无约束最优化问题的最优性条件 3.2 最速下降法 3.3 Newton法 3.