说明：支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年，由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 （支持向量机）是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款，在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具，使用机器学习理论来最大化同...

matlab svmmatlabimageprocessing

说明：ELM算法是由南洋理工大学黄广斌副教授提出，相比于BP算法复杂的参数设置，该算法结构简单，只需输入隐层节点数即可，输入权值和阈值随机输入成后为固定值，输出权值由隐含层输出与网络输出数据确定，因此ELM算法属于前馈型神经网络，并且学习速度较快、泛化能力好。

说明：2016年国赛B题参考文献

全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)

说明：随着城市规划建设管理的进一步工作，小区开放逐渐形成主流态势，然而小区开放 后，除去安保问题外，其能否达到优化路网结构，提高道路通行能力，改善交通状况的 目的，以及改善效果如何，值得商榷。本文通过以云环境下浮动车道路通行情况为数据 支撑，选取合适的评价指标体系，建立基于改进的 BP 神经网络评价模型...

说明：深度学习MATLAB的工具箱，包括CNN、RNN、CAE、LSTM等复杂的神经网络的代码。

LSTM工具箱 deeplearntoolbox lstm 深度学习LSTM

说明：2017年研究生数学建模竞赛D题相关资源

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，LZ复杂度反映的是一个时间序列中，高斯白噪声的生成程序，计算两个矩阵之间的欧氏距离，D-S证据理论数据融合，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况。

说明：根据铅酸蓄电池模型研究中所特有的非线性、复杂性和对环境敏感性等特点, 应用三阶模型对铅酸蓄电池进行建模, 并根据仿真结果得出相应结论。提出应用人工智能和智能控制领域中的“ 黑箱” 理论、神经元网络理论, 以及自适应思想来解决铅酸蓄电池仿真建模等问题的新思路.

仿真 模型 基于 建模 铅酸

说明：在工业过程领域里，系统控制中存在许多不确定性、大滞后、非线性、多变量耦合的复杂过程，对这些问题， 特别是多变量耦合问题，用常规的控制方法难以达到理想的控制效果。对于多变量耦合问题的分析，一种简单有效的基于PID神经网络的解耦控制方法为其提供了方法。

说明：LZ复杂度反映的是一个时间序列中，计算目标和海洋回波的功率谱密度,外文资料里面的源代码，是一种双隐层反向传播神经网络，实现六自由度运动学逆解算法，D-S证据理论数据融合。