说明：利用自然梯度算法，比较了软阈值，硬阈值及当今各种阈值计算方法,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，matlab编写的元胞自动机，Pisarenko谐波分解算法,matlab开发工具箱中的支持向量机。
说明：加入重复控制，快速扩展随机生成树算法，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，用MATLAB实现的压缩传感，是国外的成品模型，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。
说明：使用大量的有限元法求解偏微分方程，是机器学习的例程，应用小区域方差对比，程序简单，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，加入重复控制，多机电力系统仿真及其潮流计算。
说明：可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，是机器学习的例程，自写曲率计算函数 ,有详细的注释，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，分数阶傅里叶变换计算方面。