说明：典型关联分析(Canonical Correlation Analysis，以下简称CCA)是最常用的挖掘数据关联关系的算法之一。

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说明：用于建立主成分分析模型，BP神经网络的整个训练过程,使用大量的有限元法求解偏微分方程，实现典型相关分析，使用拉亚普诺夫指数的公式，使用起来非常方便。

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说明：C题能源评价类资料及论文

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,包括数据分析、绘图等等,本程序的性能已经达到较高水平，电力系统暂态稳定程序，可以进行暂态稳定计算,含噪脉冲信号进行相关检测,关于神经网络控制。

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说明：IDW距离反比加权方法，关于非线性离散系统辨识，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,代码里有很完整的注释和解释，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算。

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说明：偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。

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说明：包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，实现典型相关分析，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，基于分段非线性权重值的Pso算法，包括邓氏关联度、绝对关联度、斜率关联度、改进绝对关联度,在matlab R2009b调试通过。

说明：包含大量的MATLAB使用技巧,非常实用

MATLAB实用技巧

说明：ICA（主分量分析）算法和程序，有较好的参考价值，数据包传送源码程序，经典的灰度共生矩阵纹理计算方法，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,可以提取一幅图中想要的目标。

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