说明：该算法是机器学习领域新提出的一种能应用于分类和拟合的方法，被称为相关向量机(RVM)，相比于在这一领域表现出色的支持向量机(SVM)，该算法在保持杰出分类能力和拟合能力的同时，也表现出良好的稀疏性，因此拥有更好的泛化能力。本算法值得广大机器学习研究领域的科研人员借鉴学习。

rvm-算法 rvm-分类-matlab 机器学习-拟合 稀疏保持 稀疏分类 SVM

说明：光子晶体的能带图计算，其实质就是电磁本征值（复矢量场）的问题。利用平面波展开磁场，引入f(r)=1/eps(r)，再利用倒格矢G将f(r)展开，将两者代入光子晶体的支配方程，最后得到一个平面波展开的方法的线性方程组，最终转化为求解其特征值向量的问题。

复平面波展开 复能带 能带图 能带 复矢量

说明：非线性动力学、分岔 Matlab 程序实现，弹簧质量系统在简谐激励作用下的受迫振动，弹簧的恢复力F与变形x的关系为F=kx3，动力学方程为...30cosmxcxkxFwt++= 其中，给定参数，1m=，0.3c=，1.0k=，1w=，初始条件为(0)3.0x=，.(0)4.0x=设系统的动态参数为...

轨迹-分岔图 状态方程 非线性-质量 简谐 bifurcation-diagram

说明：线性二次最优控制加权阵遗传算法优化适应度函数m文件；模糊控制器量化比例因子遗传算法优化适应度函数m文件

ga-fuzzy-controller fuzzy-controller-ga 模糊-遗传 optimal-controller 遗传-算法

说明：共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各...

newton-step 矩阵求逆 gradient-in-matrix 解方程组

说明：一个用于石油降解率预测的SVR程序，采用遗传算法优化支持向量回归模型的参数。供大家参考！

参数优化svr 优化SVR SVR预测程序 SVR回归预测 svr-matlab

说明：本书面向MATLAB 的初中级读者，在介绍MATLAB R2014a 集成环境的基础上，对MATLAB 使用中常用的知识和工具进行了详细的介绍，书中各章均提供了大量有针对性的算例，供读者实战练习。 根据内容的侧重点不同，全书分为4 部分共20 章：第1～5 章为基础部分，讲解MATLAB R2014...

知识处理器 面向对象编程 信号相关性 图像优化 MATLAB-R2014a

说明：机器学习m代码。主要实现机器学习中最小二乘支持向量机算法，核函数参数用PSO算法进行优化。用pso算法优化LSsvm算法参数,

说明：梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函...

说明：本研究采用混合粒子群优化算法和 GSA 算法优化 PID。结果是，它可以消除稳态误差、 超调量、 上升时间和峰值时间。