笔记21.数据的读取与写入excel、txt读图读视频2.数据预处理缺失值噪声过滤数据集成数据归约数据变换3.数据统计4.数据可视化P431.m常见统计量绘制于分布图中数据关联箱型图5.数据降维PCAMATLAB

14年左右从Octave及Matlab数学建模开始入门人工智能深度学习领域。

线性规划为了完成一项任务或达到一定的目的，怎样用最少的人力、物力去完成或者用最少的资源去完成较多的任务或达到一定的目的，这个过程就是规划。如果在规划问题的数学模型中，变量是连续的（数值取实数）其目标函数是有关线性函数（一次方），约束条件是有关变量的线性等式或不等式，这样，规划问题的数学模型是线性的。一个大家都会的数学例子，这就是我们数学中学到的线性规划↓模型标准型：c、X、b、beq、vlb和vu

好久不见今天分享matlab数学建模算法——模拟退火算法最近更新：2023年12月24日，左手の明天的第310篇原创博客更新于专栏：matlab####防伪水印——左手の明天####目录一、模拟退火算法

1.数据的导入和保存1.1数据的导入matlab中导入数据的函数通常为loadloadmatlab.matmatlab中常用的导入数据的函数为importdata，用法如下：imported_data=importdata('matlab.mat')1.2文件的打开比较open与load的不同clearalla=rand(4);b=magic(4);saveSavingto:C:\Users\Ad

今天为各位更新人工蜂群算法（ArtificialBeeColony，ABC）的Python代码，之前我们在MATLAB数学建模（十一）|人工蜂群算法（附MATLAB代码）这篇推文讲解了ABC算法的基本思想

好久不见今天分享matlab数学建模算法——混合整数线性规划(MILP)算法最近更新：2023年11月26日，左手の明天的第295篇原创博客更新于专栏：matlab####防伪水印——左手の明天####

1绘制三维曲面在MATLAB中,我们可使用函数surf和surfc绘制三维曲面图.调用格式如下:surf(Z)surf(X,Y,Z)surf(X,Y,Z,C)surf(...,'PropertyName',PropertyValue)surfc(...)以矩阵ZZZ所指定的参数创建一个渐变的三维曲面.坐标$x=1:n,\\y=1:m,$其中[m,n]=size(Z)[m,n]=size(Z)[m,

这是一个基于最大主元的高斯消元法的matlab实现，代码中并未考虑对方程组是否有解以及解的唯一性的判断，具体原理可参考高等代数或《MATLAB数学建模》。​

以下内容为个人笔记，部分图片来源于郭老师课件或课程截图。笔记汇总：MATLAB基础教程课程视频：MATLAB基础教程-台大郭彦甫（14课全-高清-含课件）回归与内插多项式曲线拟合`polyfit()`相关系数`corrcoef()`多元线性拟合`regress()`曲线拟合工具箱`cftool`插值插值VS回归线性插值`interp1()``interp1()`的多种插值方法和外插二维网格数据的插

线性方程求解线性方程高斯消去法`rref()`LU因子化高效`mldivide()、\`克莱默法则线性系统特征值和特征向量`eig()`矩阵指数`expm()`习题本次内容涉及线性代数，视频中大部分在讲解线性代数的知识，只稍微提及了几个matlab来实现的指令。学了现代之后再来看一遍（逃~求解线性方程将线性方程组用矩阵Ax=b表示，则可通过求解矩阵来解方程：高斯消去法rref()R=rref(A)

统计叙述统计学数值统计图形统计推论统计学练习叙述统计学数值统计主要介绍一些函数。M=mean(A)返回A沿大小不等于1的第一个数组维度的元素的均值如果A是向量，则mean(A)返回元素均值；如果A为矩阵，那么mean(A)返回包含每列均值的行向量。M=mean(A,'all')计算A的所有元素的均值（R2018b及以上）。M=mean(A,dim)返回维度dim上的均值。例如，如果A为矩阵，则me

matlab数学建模方法与实践笔记汇总写在最前面笔记1：快速入门1.导入数据2.数据探索3.多项式拟合4.发布功能5.数据类型6、全部代码笔记2：数据的准备1.数据的读取与写入excel、txt读图读视频

MATLAB数学建模方法与实践（第3版）——读书笔记数据的准备数据获取数据处理缺失值处理噪音过滤数据集成数据归约数据变换标准化离散化数据统计基本描述性统计分布描述性统计数据可视化数据降维主成分分析（PCA

概述我们经常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，例如数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。此类问题在MATLAB中有很多现成的函数可以调用。插值与拟合方法就是要通过实验或测量所得的一些离散数据去确定某一类已知函数的参数或寻求某个近似函数，使所得到的近似函数与已知数据有较高的拟合精度。插值与拟合的区别插值问题：寻求近似函数（曲线或曲面），使其经过所已知的所有数据点（不需要函数

1.题目问题1该数学建模的第一问和第二问主要是用Matlab求解微分方程组，直接编程即可。求解Step1改写y(1)=ry(2)=fStep2得y的导数y(1).=2y(1)-ay(1)*y(2)y(2).=-y(2)+a*y(1)*y(2)Step3编程clear;a=0.01;F=@(t,y)[2*y(1)-a*y(1)*y(2);-y(2)+a*y(1)*y(2)];[t,y]=ode45(

（等该专栏建设成熟后将开始收费，快快上车吧~~）【MATLAB数学建模编程实战】Kmeans算法编程及算法的简单原理kmeans算法是比较简单的一个算法，K-Means算法是一种「无监督」的聚类算法。

MATLAB数学建模习题1一、单项选择题(将选择答案写在答题纸上，每小题2分共20分)1．在MATLAB命令窗口中键入命令，Vname=prod(7:9)/prod(1:3)，可计算组合数如果省略了变量名

您所在位置：网站首页>海量文档 > 计算机 > matlab数学建模稳定性在MATLAB应用.ppt46页本文档一共被下载：次,您可全文免费在线阅读后下载本文档。

目录快速入门案例：解决流程：具体实现：一、获取数据二、数据探索和建模三、分享结果常用技巧一、常用标点功能二、常用操作指令三、指令编辑操作键四、matlab数据类型五、开发模式总结附件快速入门案例：已知股票的交易数据，即日期/日期序列值（Date/DateNum）、开盘价(Popen)、最高价(Phigh)、最低价(Plow)、收盘价(Pclose)、成交量(Volum)和换手率(Turn)，试用某

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/25039/288885?utm_source=blogtoedu%%1.一元函数clearall;x=-2:0.1:4;figure;plot(x,humps(x));title('plot');figure;fplot(@humps,[-2,4])%更加光滑title('fplot');2.clearall;figur

目录2.1.3快速入门案例2.2matlab常用技巧2.3matlab开发模式第二章所用数据2.1.3快速入门案例最好的学习方式是基于项目学习(ProjectBasedLearning,PBL)，这让学习的目标更具体，更容易让学习的知识转化成实实在在的成果，让学习者觉得学有所成，并快速建立自信第一阶段：利用matlab从外部（Excel）读取数据step1.1在当前文件夹中选取需要的数据文件（案例

本博客参考：《python数学实验与建模》《MATLAB数学建模经典案例实战》数学问题：线性规划问题maxz=8x1−2x2+3x

目录二次规划，沃尔夫法无约束规划有约束规划非线性规划的标准形式：gi(x),hj(x)是约束条件，gi(x),hj(x)和f(x)中至少有一个是非线性函数。非线性模型按照约束条件分：1）无约束非线性规划模型2）等式约束非线性规划模型3）不等式约束非线性规划模型二次规划，沃尔夫法案例:H和A是矩阵，f和b是列向量代码如下clearallclcH=[1-1;-12];f=[-2;-6];A=[11;-

目录代码：先画出要逼近的函数，再用没有训练的神经网络去逼近下一步：增大n值（神经网络隐藏层的数量）下面改变频率参数k：目标：设计一个BP网络，逼近非线性函数代码：先画出要逼近的函数，再用没有训练的神经网络去逼近clearallclck=2;p=[-1:0.05:9];t=1+sin(k*pi/2*p);%%%%开始建立一个网络结构%%%%n=5;net=newff(minmax(p),[n,1],

%严格径向基神经网络函数P=[789];T=[7543];net=newrbe(P,T);跑出来效果还是很好的%广义回归径向基神经网络P=[789];T=[7543];net=newgrnn(P,T);Y=sim(net,PY);%概率径向基函数P=[1234567];Tc=[3223214];T=ind2vec(Tc);net=newpnn(P,T);Y=sim(net,P);Yc=vec2in

目录1.遗传操作2.选择3.交叉4.变异5.终止条件1.遗传操作对群体里的个体，按照环境适应度，施加一定的操作，实现优胜劣汰的进化过程。可以使得问题一代一代的优化，逼近最优解。三基本遗传算子：选择、交叉和变异。个体遗传算子的操作在扰动情况下进行，向最优解迁移的规则是随机的，这种随机化操作是高校有向的搜索，而不是传统随机搜索那种无向搜索。操作效果，与三种遗传算子所取操作概率、编码方法、群体大小、初始

目录通过误差，和训练步数对比，确定隐含层个数，并检验隐含层个数对性能的影响。1）trainlm算法2）traingdm算法3）trainrp算法4)traingdx算法5）traincgf算法通过误差，和训练步数对比，确定隐含层个数，并检验隐含层个数对性能的影响。隐藏层范围是按设计经验公式，和本例实际情况，选的9:16%变量x范围x=-4:0.01:4;%输入目标函数y1=sin((1/2)*pi

【数学建模】scatter画散点图、scatter3画三维散点图，mshgrid网格坐标，mesh画网格曲线图Matlab篇----常用的回归分析Matlab命令（regress篇）MATLAB数学建模

MATLAB数学建模算法代码（三）插值与拟合一维插值步骤（1）输入已知数据，x,y（2）输入待插自变量的值x1x=1:12;y=[589152529313022252724];x1=1:0.1:12;t

跟着《matlab数学建模》学，一边做的笔记。代码都在后面。原理：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解、计算目标函数差、接收或舍弃”的迭代。

今天给各位分享一个我们愿意称之为史上最强的MATLAB学习网站：https://yarpiz.com/这个网站不仅有高质量的MATLAB源代码，而且还有对应的讲解视频，可谓是一应俱全。网站内容分为6部分：1）Metaheuristics（元启发式算法）2）MachineLearning（机器学习）3）MultiobjectiveOptimization（多目标优化）4）FuzzySystems（模

感知器学习规则为调整权重和偏值，使得平局误差性能最小。绘制样本点函数p=[0011;0101];t=[0001];plotpv(p,t);绘制分类线函数plotp(W,B);W是权重B是向量感知器学习函数[dW,dS]=learnp(P,T,E)dW,dS分别是误差权值变换矩阵P输入向量T目标向量E误差向量平均绝对误差性能函数maeclearallclcnet=perceptron;net=con

MATLAB数学建模算法代码（五）使用方法：（1）构造判断矩阵A（2）将下文代码复制粘贴到Matlab中即可disp('请输入准则层判断矩阵A(n阶)');A=input('A=');[n,n]=size

MATLAB数学建模算法代码（六）遗传算法：根据自己需要修改参数即可！！！

注意：因为特殊原因，MATLAB数学建模算法代码就更新到这。私信的人太多了，以后只更新算法原理和建模方法。防止******！

MATLAB数学建模算法代码（一）灰色关联分析x1=[1.141.491.692.122.434.325.926.077.85;3.303.473.613.804.004.194.424.614.80;

1.函数拟合（函数逼近）1.1拟合数据（神经网络拟合、多项式拟合、线性回归）那我们给出一组数据，看看三种方法的运用X=[-5-4-3-2-1012345]T=[-5-3-113579111315]先看看要二维坐标系下的图像1.1.1方法一：神经网络拟合需要的函数：fitnet:创建函数拟合神经网络view:查看神经网络结构train:训练神经网络使用样本数据训练神经网络，建立输入输出数据之间的关系

二、模糊集1.模糊集的概念  对于一些指标，只有属于和不属于。例如数学命题，只要属于真命题he不属于真命题两种状态。这种情况下，我们可以用集合表示。比如某集合包含所有真命题，某集合包含所有整数。  但对于有些指标，则是模糊的。比如帅和丑、好和坏、高和低。他们不具有“非此即彼”的排中律，而具有“亦此亦彼”的模糊性。  为了研究这种模糊关系，我们引入模糊集的概念。  给定域论UUU，对于某个模糊集AA

一、灰色预测的概念  1982年我国学者邓聚龙教授发表第一篇中文论文《灰色控制系统》标志着灰色系统这一学科诞生。  白色系统是指一个系统的内部特征已知的，即系统的信息是完全充分的。黑色系统是指一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的，只能通过它与外界的联系来加以观测研究。  灰色系统则介于二者之间。二、灰色关联度与优势分析  选取参考数列：X0=X0(k)∣k=1,2,⋯ ,n=(X0(1),X0

1.前向网络输入层、输出层和隐含层，其中输出层和隐含层作为计算节点。2.反馈网络网络减神经元有反馈，信息处理是状态的变换。Hopfield网络、玻尔兹曼机均属于这种类型。3.一些常用工具箱函数（后面一些函数，我挨个试了，有的都可以实现相同效果）clearallclcx=[0101;0011];t=[0001];%感知机，神经网络起源的算法net=perceptron;%用configure建立一个

pwd=r8g2提取码：r8g2参考书:MATLAB数学建模方法与实践（第三版）p63-p66导入数据及分类计算数据的x和yclear;clc;data=load('german.data-numeric

MATLAB数学建模方法与实践（第3版）——读书笔记1.数学建模的五类问题2.MATLAB快速入门2.1从问题到发布脚本2.2matlab提高3.数据建模技术3.1数据的获取、分析、预处理3.1.1数据读取

目录一元线性回归一、采用最小二乘回归二、采用LinearModel.fit函数进行线性回归三、采用regress函数进行回归一元非线性回归一、对数形式二、指数形式多元回归逐步回归Logistic回归根据回归方法中因变量个数和回归函数类型（线性和非线性）进行分类：一元线性回归、一元非线性回归、多元回归两种特殊的回归方式：逐步回归：在回归过程中可以调整变量数量的回归方法。Logistic回归：以指数结

目录一、数据的获取1.1从Excel中获取使用readtable()使用xlsread()——xlswrite()1.2从TXT中获取使用load()使用textread()使用fopen()fread()fclose()使用fprintf()写入信息到txt1.3从图片中获取使用imread1.4从视频获取使用视觉工具箱中的VideoFileReader二、数据的预处理2.1缺失值处理2.2噪声

目录1线性规划问题（LP）风格1风格22非线性规划3动态规划A星算法基于dijkstra的概率路线图4多目标规划帕累托最优支配（Dominace）不可支配解集帕累托最优解集帕累托最优前沿面线性加权法约束转化法多目标遗传算法本文总结数学建模中常用的数学规划模型，并附详细的MATLAB求解案例。分为四个模块：求解数学模型的一般步骤如下：•读题+理解模型；•设计决策变量；•列出目标函数及约束条件；•表示

一、学习目标。（1）了解机器学习算法在数学建模中的应用。（2）掌握机器学习算法中的二分类、多分类、回归、聚类算法。二、实例演练。1、谈谈你对机器学习算法与数学建模的了解。机器学习(MachineLearning)是一门多领域交叉学科，它涉及到概率论、统计学、计算机科学以及软件工程。机器学习是指一套工具或方法，凭借这套工具和方法，利用历史数据对机器进行“训练”进而“学习”到某种模式或规律，并建立预测

一、通过权重表格求解评价类问题  层次分析法主要用于评价类问题，比如说小明要去旅游，纠结去苏航还是北戴河、还是桂林。  我们可以弄这样一张权重表格。  将这张表格记作矩阵：A=(a11a12a13a14a21a22a23a24a31a32a33a34a41a42a43a44a51a52a53a54)A=\begin{pmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}&a_{14}\\a_{2

嵌牛导读：本文通过具体的项目案例，引导初学者快速入门matlab.并培养建模兴趣嵌牛鼻子：matlab与word结合。嵌牛问题：如何开发针对数据处理的脚本。转自：https://mp.weixin.qq.com/s/fcCxFpiLMT1uFsyTFux_ig?嵌牛正文1.MATLAB的功能如果想用MATLAB首先要了解MATLAB具有哪些功能，图1是MATLAB家族产品的结构，包含了众多工具箱，

数学建模常用代码总结-Python&MATLAB数学建模过程中有许多可复用的基础代码，在此对python以及MATLAB中常用代码进行简单总结，该总结会进行实时更新。