算法推导: function [u,n]=GaussSeid(A,b,u0,eps,M) %GaussSeid.m为用高斯-塞德尔迭代法求解线性方程组 %A为线性方程组的系数矩阵 %b为线性方程组的常数向量 %u0为迭代初始向量 %eps为解的精度控制 %M为迭代步数控制 %u为线性方程组的解 %n为求出所需精度的解实际的迭代次数 eps=1.0e-16; M=; elseif nargin== M=; elseif nargin< error; return; end D=diag(diag(…

4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱 Matlab模糊控制工具箱为模糊控制器的设计提供了一种非常便捷的途径,通过它我们不需要进行复杂的模糊化.模糊推理及反模糊化运算,只需要设定相应参数,就可以很快得到我们所需要的控制器,而且修改也非常方便.下面将根据模糊控制器设计步骤,一步步利用Matlab工具箱设计模糊控制器. 首先我们在Matlab的命令窗口(command window)中输入fuzzy,回车就会出来这样一个窗口. 下面我们都是在这样一个窗口中进行模糊控制器的设计. 1．确定模糊控制…

1.神经网络工具箱概述 Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器.线性网络.BP网络.径向基函数网络.竞争型神经网络.自组织网络和学习向量量化网络.反馈网络.本文只介绍BP神经网络工具箱. 2.BP神经网络工具箱介绍 BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值,使得网络输出的均方误差和最小.下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称: (1)newff:创建一前馈BP网络(隐含层只有一层) (2)newcf:创建一多层前馈BP网络(隐含…

声明:本文用到的代码均来自于PRTools(http://www.prtools.org)模式识别工具箱,并以matlab软件进行实验. 混淆矩阵是模式识别中的常用工具,在PRTools工具箱中有直接的函数confmat可供引用.具体使用方法如下所示: [C,NE,LABLIST] = CONFMAT(LAB1,LAB2,METHOD,FID) INPUT LAB1 Set of labels LAB2 Set of labels METHOD 'count' (default) to coun…

机器学习与神经网络的关系: 机器学习是目的,神经网络是算法.神经网络是实现机器学习的一种方法,平行于SVM. 常用的两种工具:svm tool.libsvm SVM分为SVC和SVR,svc是专门用来分类的,svr是用来作回归的 注:matlab自带的svm工具箱无回归预测功能 函数介绍:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c76c0890100w1zm.html libsvm参数介绍:http://blog.csdn.net/changyuanchn/article…

function [u,n]=Jacobi(A,b,u0,eps,varargin) %Jacobi.m函数为用于雅可比迭代法求解线性方程组 %A为线性方程组的系数矩阵 %b为线性方程组的常数向量 %u0为迭代初始向量 %eps为解的精度控制 %varargin为迭代步数控制 %u为线性方程组的解 %n为求出所有精度的解实际的迭代步数 eps=1.0e-10; M=; elseif nargin< error return elseif nargin== M=varargin{}; end D=…

//迭代法 /* ================================================================== 题目:牛顿迭代法求a的平方根!迭代公式:Xn+1=(Xn+a/Xn)/2. ================================================================== */ #include<stdio.h> #include<math.h> main() { float a,x0,x1;…

准备材料 以所有的特征集作为variable进行像Bayes吖.SVM吖.决策树吖......分类.同时对数据进行预处理,选出相关度高的特征子集作为新的一组data进行分类(预处理的代码不必放出来). Classficiation Learner工具箱的使用 从应用程序(APP)栏下的机器学习和深度学习可以get. NEW Session,从工作空间导入数据集. Start Session. 选择分类器进行train. 结果 AUC 值越大,说明该模型的性能越好. 以CM1为例: 原始特征集.决…

clear all;close all;clc; n=20; p=rand(n,2); p=createSimplyPoly(p); %创建简单多边形 hold on; for i=1:n if i==1 %处理第一个点 v1=p(n,:)-p(1,:); %当前点到前一点向量 v2=p(2,:)-p(1,:); %当前点到后一点向量 elseif i==n %最后一个点 v1=p(n-1,:)-p(n,:); v2=p(1,:)-p(n,:); else %其他点 v1=p(i-1,:)-p(…

function [f,L]=Newton(f,a) %this is newton teration whic is used for solving implicit One-dimensional Euler method %users can used it directly for solve equation. %the code was writen by HD.dong in january 8 2017. %-------------------------------- %…