说明：使用拉亚普诺夫指数的公式，添加噪声处理，计算晶粒的生长，入门级别程序,自写曲率计算函数 ,BP神经网络用于函数拟合与模式识别，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等。
说明：插值与拟合，解方程，数据分析，微分方程组数值解方法，通过反复训练模板能有较高的识别率，关于神经网络控制，主要为数据分析和统计，阐述了负荷预测的应用研究。
说明：B题简单的思路分析
说明：2012年美赛B题相关资料分享
说明：与理论分析结果相比，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，能量熵的计算，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，多目标跟踪的粒子滤波器，包含了阵列信号处理的常见算法。
说明：可能会有用
说明：A题 ！最新改进资料
说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。