矩阵的乘法 可以方便快捷的计算两个矩阵的乘积 其中包括零矩阵-Matrix multiplication can be easily and quickly calculating the product of two matrices including the zero matrix

矩阵乘法 在主函数中输入m和n (0<m, n<=5)，分别定义矩阵Am X n，Bn X m和Cm X m ，从键盘读入矩阵A和B中元素的值。调用函数multiply()计算矩阵C=A XB。并在主函数中输出矩阵C。 -array multiplication

(1)针对在线计算量大这一缺陷，将预测控制中的柔化输出信号的思想推广到柔化输入信号，使得约束条件被简化为仅对当前控制量的约束，可以直接计算得出；同时该方法避免了求逆矩阵，大大减小了计算量，并能够保证控制算法的可行性和良好的控制性能。 (2)针对传统算法中设计参数整定困难这一缺点，应用基于BP神经网络变参数设计的广义预测控制算法，实现了对控制量柔化参数的在线调整。 (3)利用带有遗忘因子的最小二乘法对系统辨识。本文通过仿真发现该方法对于Hénon混沌系统并不完全适用，可考虑利用其他优化系统

采用偏最小二乘法，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,时间序列数据分析中的梅林变换工具。- Partial least squares method, Calculate the maximum eigenvalue judgment matrix of AHP, Time series data analysis Mellin transform tool.