说明：本程序通过Kmeans聚类算法对事件进行聚类，并在此基础上，通过神经网络来预测新输入案例可能发生的结果进行预测。由于隐私要求，程序的训练数据没有包含在内，但是作为大的框架来说，结构比较完整。
说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，用于时频分析算法，基于matlab平台实现,时间序列数据分析中的梅林变换工具，包含了阵列信号处理的常见算法，是国外的成品模型。
说明：仿真效果非常好，实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控，有详细的注释，是国外的成品模型，包括四元数的各种计算,BP神经网络的整个训练过程。
说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，多元数据分析的主分量分析投影。