科研中常用的代码包括预测、分类和评价功能。

简介：
该资源提供了一套全面的MATLAB常用代码大全，旨在助力科研工作者、论文实证分析者以及数模竞赛参与者。其中涵盖了44章至59章的层次分析法、灰色关联度、熵权法、主成分分析等核心算法，以及48章至58章的主成分回归、偏最小二乘、逐步回归分析、模拟退火、RBF、GRNN、PNN神经网络等多种技术。此外，还包括51章至63章的蚁群算法TSP求解、灰色预测GM1-1、模糊综合评价以及交叉验证神经网络等内容。资源进一步深入探讨了多项式拟合（plotfit）、非线性拟合（lsqcurefit）、kmeans聚类和FCM聚类等方法。同时，还涉及时间序列分析（arima）、topsis方法，并提供了BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类；BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合；遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合；以及神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优等方面的应用。资源还详细介绍了基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模，PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制，RBF网络的回归--非线性函数回归的实现，GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测，离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别，离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价，连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算等。此外，资源还包含了初始SVM分类与回归；LIBSVM参数实例详解；基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别；SVM参数优化——如何更好的提升分类器的性能；基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测；基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测；基于SVM的图像分割-真彩色图像分割；基于SVM的手写字体识别；LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用等内容。更进一步地，资源探讨了自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测；SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断；Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究；概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断; 基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选; LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断; LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别; 决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断; 极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验; 基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断; 思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合; 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测; 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价; 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类; 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优; 遗传算法优化计算—建模自变量降维; 基于灰色神经网络的预测算法研究—订单需求预测; 基于Kohonen网络的聚类算法—网络入侵聚类; 动态神经网络时间序列预测研究—基于MATLAB 的NARX实现 ; 定制神经网络实现 - 网络结构的个性化建模与仿真 ; 并行运算与网络 - 基于CPU/GPU 的并行网络运算 ; 以及针对各种复杂问题的深度学习模型高效编程技巧 - 基于 MATLAB R2012b 新版本的探讨。