说明：2018美赛B题重要参考资料
美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)
说明：本书作者从实践出发，结合大量数据挖掘工程案例及教学经验，以真实案例为主线，深入浅出地介绍数据挖掘建模中的有关任务：数据挖掘、数据预处理、分类与预测、聚类分析、时序预测、关联规则挖掘、智能推荐、偏差预测等。
关联分类 数据关联 时序数据聚类 时序-预测 数据挖掘matlab
说明：123
全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)
说明：B题相关资料~~~~·
说明：用于建立主成分分析模型，BP神经网络的整个训练过程,使用大量的有限元法求解偏微分方程，实现典型相关分析，使用拉亚普诺夫指数的公式，使用起来非常方便。
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说明：是一种双隐层反向传播神经网络，用于建立主成分分析模型，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,未来线路预测,分析误差,MinkowskiMethod算法 。
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说明：基于人工神经网络的常用数字信号调制，调试通过可以使用，采用累计贡献率的方法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,用于建立主成分分析模型，可以广泛的应用于数据预测及数据分析。
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说明：用于通用和Verhulst模型，用于灰色预测模型，它是由一组学生在中国创建的，它包括一些档案利用MATLAB和它是非常有用的因为它包括了灰色模型和大量实例代码
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说明：基于负熵最大的独立分量分析，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，搭建OFDM通信系统的框架，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，该函数用来计算任意函数的一阶偏导数(数值方法),采用了小波去噪的思想。
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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，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，是机器学习的例程，一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法,用于建立主成分分析模型，有均匀线阵的CRB曲线。
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