资源列表
模拟退火算法
- 使用模拟退火算法对Bp神经网络进行改进，效果比较明显(Using simulated annealing algorithm to improve the Bp neural network, the effect is obvious.)
MonteCarlo
- 该程序用Monte Carlo 模拟计算可靠概率和失效概率(The program uses Monte Carlo to simulate reliable probability and failure probability.)
MATLAB源程序代码
- 数学建模或运算中很多可能用到的源程序代码，各种由于调用的函数算法。(Many source codes that may be used in mathematical modeling or operation, all kinds of function algorithms that are invoked.)
ControlDesignMatlab
- 风力发电机的控制策略研究，有兴趣的可以研究一下(The research on control strategy of wind turbine is worth studying.)
DNN
- 利用python3完整实现DNN，包括前向传播和反向传播。实现一个2次函数的拟合。(Complete implementation of DNN using python3, including forward propagation and reverse propagation. Implement a quadratic function fitting.)
variogramfit
- 克里金算法 插值 拟合 的一系列函数(Krikin algorithm interpolation fitting of a series of functions)
m
- 光学组件的工具包，模拟光线的反射、折射、以及绘制各种像差曲线例如球差、色差(A matlab toolkit for optical components that simulates light reflection, refraction, and drawing various aberration curves such as spherical aberration and chromatic aberration)
锂电池退化GPR
- 高斯过程回归是一种基于贝叶斯原理的统计机器学习方法，将先验分布通过贝叶斯定理转化成后验分布，与其他没有采用贝叶斯技巧的预测方法而言，高斯过程最大的优点是能方便地推断出超参数，同时也能方便地给出预测值的置信区间(Gaussian Process Regression is a statistical machine learning method based on Bayesian principle. It transforms prior distribution into posterio
平衡二叉树
- 本算法实现了平衡二叉树的C++应用，包括平衡二叉树的增删改查。(This algorithm implements the balanced two fork tree C++ application, including balancing two tree tree's additions and deletions.)
Python进行数据分析
- 《利用Python进行数据分析》讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时，它也是利用Python进行科学计算的实用指南（专门针对数据密集型应用）。 《利用Python进行数据分析》重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。("Python data analysis" is about the use of Python d
SVM做图片处理
- 使用SVM算法对CIFAR-10图片数据集进行分类，包括模型的训练，测试和参数的调优(Using SVM algorithm to classify CIFAR-10 image data sets, including model training, testing and parameter tuning)
matlab
- 用于脑电信号分析的matlab算法，对数据进行PCA处理及SVM分类。(The matlab algorithm for EEG signal analysis performs PCA processing and SVM classification on data.)