matlab神经网络应用设计（第二版）源代码

压缩采样算法代码——亲测有效，供大家测试(Compression sampling algorithm code - pro-test valid)

旅行商问题(TravelingSalesmanProblem，TSP)是一个经典的组合优化问题。经典的TSP可以描述为：一个商品推销员要去若干个城市推销商品，该推销员从一个城市出发，需要经过所有城市后，回到出发地。应如何选择行进路线，以使总的行程最短。从图论的角度来看，该问题实质是在一个带权完全无向图中，找一个权值最小的Hamilton回路。由于该问题的可行解是所有顶点的全排列，随着顶点数的增加，会产生组合爆炸，它是一个NP完全问题。(Traveling Salesman Problem (TSP) is a classic combinatorial optimization problem. The classic TSP can be described as: a merchandiser sells goods to several cities. The salesman starts from a city and needs to go through all the cities and return to the starting point. How to choose the route of travel so that the total journey is the shortest. From the point of view of graph theory, the essence of the problem is to find a Hamilton loop with the smallest weight in a completely undirected graph with weights. Since the feasible solution to this problem is the full permutation of all vertices, as the number of vertices increases, a combinatorial explosion occurs, which is an NP-complete problem.)

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内点法最优潮流，可计算118节点系统的交直流最优潮流(OPF interior point method, calculate the AC-DC OPF 118-node system)

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Jsteg算法实现，Jsteg是一种基于JPEG的常用信息隐藏算法步骤如下: 首先，把掩体图像分为不重叠的8*8的子块，对每一子块进行DCT并对变换得到的DCT系数进行量化 其次，将待隐藏的信息进行加密，将加密结果嵌入到量化后值不为0，1或-1的DCT系数的最 低有效位(LSB)中，其嵌入顺序是按zigzag扫描顺序进行的。最后，用JPEG的嫡编码(包括哈夫曼编码，游程编码及DPCM)对嵌入秘密信息后的每一子块进行编码，从而得到一个含有秘密信息的JPEG stego文件。(Jsteg Algorithm)

说明：  机器学习，多标记分类，全局，局部，潜在标签，标签补全，(Machine learning, multi-label classification, global, local, potential label, label completion,)

应用背景最大熵谱估计(maximum entropy spectral estimation)信号功率谱密度估计的一种方法。1967年，由J．P．伯格提出最大熵谱估计是根据信号在已知有限延迟点上的自相关函数值保持不变，而按最大熵准则将未知延迟点的自相关函数进行外推后而获其功率谱密度估计的方法。这种方法是一种可获得高分辨率的非线性谱估计方法，特别适用于短数据序列的谱估计。关键技术熵在信息论中是反映信息度量的一个量。某随机事件的随机性越大，即不确定性越高，则熵值也越大，所携带的信息量亦越大。因此，根据熵量最大的准则，由已知自相关函数，外推未知自相关函数后获得信号 谱估计，亦即可保证已知信息量不变化，而获得估计已知信息量最大的一种谱估计方法。利用最大熵提高谱估计的分辨率，获得明显的效果。

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