说明：包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，包括面积、周长、矩形度、伸长度，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），使用matlab实现智能预测控制算法，线性调频脉冲压缩的Matlab程序。

完整 分析 算法 源程序

说明：线性回归，最小二乘法参数估计，0.95的置信区间的估计、预测。

线性回归 最小二乘法 参数估计 置信区间

说明：用蚁群算法优化BP神经网络，然后用于预测，非常实用，适合初学者。

蚁群算法 BP神经网络 P神经网络 ACOBP

说明：由于BP神经网络易陷入局部最优，我们利用蝙蝠算法来优化BP的参数，以此找到最优的参数，并作为BP参数的初始值，用来做预测，效果很好。

BP神经网络 蝙蝠算法 BP

说明：采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。要求自行编写代码实现遗传算法。

遗传算法 SVM 分类器 SE SP ACC AUC

说明：这是运动估计的自适应算法的代码，可以下载来看看学习参考。。。。

运动估计--块匹配法 AMT matlab-AMT 运动估计--预测 PackMatch

说明：用遗传算法来改善BP神经网络模型，可以很好的用于最优化、预测等问题的求解

BP 遗传算法-BP ga-bp bp-神经-模型 matlab-GA-bp

说明：采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。提示：可以用6位的0/1进行编码，适应度函数可以考虑类似 。

AUC-SVM 特征选择算法 男女生分类器 svm-auc svm识别分类

说明：基于遗传算法来优化BPNN，提升其预测的精度。

BPNN ga_bp 遗传算法 GA-BP BP

说明：K-Means算法,不要求建立模型之后对结果进行新的预测，没有相应的标签，只是根据数据的特征对数据进行聚类。主成分分析降维对数据进行可视化操作,对features进行降维.

联合开发 降维聚类 降维算法 PCA-聚类 PCA可视化