数学建模学习-小波分析(Wavelets Analysis)教程(40) 小波分析（Wavelets Analysis）是一种强大的信号处理工具，它可以在时间和频率域同时分析信号。与传统的傅里叶变换相比，小波分析具有更好的时频局部化特性，能够有效地分析非平稳信号。信号处理和去噪图像压缩和处理时间序列分析金融数据分析生物医学信号处理小波分析是一种强大的信号处理工具，它在数学建模中有着广泛的应用。小波分析的基本原理离散和连续小波变换的实现如何使用Python进行小波分析小波分析的实际应用场景本教程提供的代码和示例可以作为同学们学习和应用小波分析的参考。

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【数学建模】描述统计量与常见概率分布：从理论到实践的深度解析 本文系统地介绍了描述统计量和常见概率分布，探讨了集中趋势度量（均值、中位数、众数、平均差）、离散程度度量（极差、方差、标准差、变异系数、四分位数、离散系数、异众比率、标准误）以及分布形状度量（偏度、峰度）的定义、计算方法和实际应用。涵盖了离散概率分布（伯努利分布、二项分布、泊松分布）和连续概率分布（正态分布、均匀分布、指数分布、t 分布、拉普拉斯分布、Logistic 分布、帕累托分布、威布尔分布、Beta 分布、卡方分布、Gamma 分布），阐述了它们的定义、应用场景。

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数学建模_BP神经网络模型(多输入多输出)回归模型+Matlab代码包教会使用,直接替换数据即可 该模型是一个标准的多层前馈神经网络（FFNN），用于回归问题。输入数据通过隐藏层的激活函数进行非线性变换，最终在输出层得到预测值。网络通过反向传播算法来调整权重和偏置，使得误差最小化。该模型适用于预测连续值，能够学习复杂的非线性关系。数据预处理：对输入特征和目标进行归一化。网络构建：使用newff创建一个具有1个隐藏层的多层前馈神经网络。训练过程：使用训练集数据训练神经网络，学习输入和输出之间的关系。仿真与预测：在训练集和测试集上进行预测，反归一化得到实际预测值。模型评估。

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XJTUSE 数学建模自学笔记三：马尔萨斯人口论 XJTUSE 数学建模自学笔记三：马尔萨斯人口论

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国赛数学建模高教社杯历届优秀论文全集 包含了2004到2023年高教社的赛题及优秀论文。

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模糊综合评价（FCE）全解析：从理论到实践的深度解读及Python代码实现 本文深入探讨了模糊综合评价法的基础知识、优缺点，并通过实际案例和代码展示其应用。文章开篇强调了模糊性在现实世界中的普遍存在，以及模糊综合评价法在处理模糊、不确定或多指标决策问题上的优势。核心内容包括模糊综合评价法的概念、核心思想、重要概念、优缺点，以及其实施步骤，如构建评价指标体系、确定权重向量、构建模糊关系矩阵、进行合成运算和分析评价结果。此外，文章还详细介绍了隶属度函数的确定方法及其重要性，并通过两个案例（年终奖评定和学生综合表现评价）展示了该方法的实际应用，包括Python代码实现。

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MATLAB知识点：条件判断 if-elseif-else-end语句 条件判断 if-elseif-else-end语句

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【控制】基于PSO优化自整定PID控制器实现自平衡机器人Matlab代码实现 摘要: 自平衡机器人是一种复杂的非线性系统，其控制策略的选取直接影响其稳定性和性能。本文研究了一种基于粒子群优化算法(PSO)的自整定PID控制器，用于实现自平衡机器人的稳定控制。该方法通过PSO算法优化PID控制器的参数，使其能够适应不同的工作环境和负载变化，从而提高系统的鲁棒性和控制精度。本文详细介绍了自平衡机器人模型的建立、PID控制器的设计、PSO算法的应用以及仿真实验结果，并对结果进行了深入的分析和讨论，最终验证了该方法的有效性及优越性。1. 引言。

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CS研2，深度学习，参与发表一篇CCF-A，两篇SCI，计算机保研与数模竞赛经验分享
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