u010480899的博客

MatLab的二维绘图功能 一、plot函数作图 x=0:pi/200:2*pi; sin=sin(x); cos=cos(x); plot(x,sin,x,cos) 这样可以得到sin(x)和cos(x)在区间[ 0,2*pi ]的图像 区分不同图像的方法： plot(x,sin,’r:’,x,cos,’b-.

第一种方式close all;clear all;clc;clf;xlabel('X轴');ylabel('Y轴');box on;axis([-2,2,-2,2]);axis equal;pause(1);h=line(NaN,NaN,'marker','o','linesty','-','erasemode','none');t=6*pi*(0:0.02:1);for n

转自：Matlab绘图高级部分 - JeromeBlog（http://bluereader.org/article/25129）图形是呈现数据的一种直观方式，在用Matlab进行数据处理和计算后，我们一般都会以图形的形式将结果呈现出来。尤其在论文的撰写中，优雅的图形无疑会为文章加分。本篇文章非完全原创，我的工作就是把见到的Matlab绘图代码收集起来重新跑一遍，修改局部错误，然后将所有的图贴上来供

Matlab绘图系列之高级绘图原帖地址：http://blog.163.com/enjoy_world/blog/static/115033832007865616218/Matlab绘图 2007-09-06 17:06:16 阅读

1.归一化处理的目的和意义     归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，且sigmoid函数的取值是0到1之间的，网络最后一个节点的输出也是如此，所以经常要

一、若Matlab没有安装Excel Link插件，需要下载该插件并解压到Matlab工具箱的目录下，我的工具箱目录是在：D:\Matlab\toolbox，将插件解压缩在该目录下。 二、在Matlab中选择设置路径选项，添加Excel Link工具箱的文件路径，保存后退出。 三、启动Excel，在菜单选项—>工具—>加载宏中选择Excel Link，若不存在该项，则选择浏览，在刚解压缩的目录：

一、load函数：读入TXT文本文件的内容，save命令保存数据到指定的文件，如文件不存在则自动创建该文件。 二、Textread函数：按格式读取TXT文本文件中的内容，函数格式textread(filename,formate,N,’headerlines’,M)，其中filename代表读取的文件名，formate代表读取的格式，如“%d”、“%f”等，N代表读取多少行，headerlines

互联网的发展带动云计算、虚拟化、大数据等IT新技术的兴起，各行各业的互联网化日趋明显。其中大数据的兴起和发展壮大成为了IT时代或者说信息时代最为典型的特征之一。仅就大数据本身而言，其本身就具有数据体积大、数据多样性、价值密度低、数据更新快等特点。所以，要想获取有价值的信息就必须对数据进行充分有效的挖掘和分析。数据挖掘是指从大量的、不完全、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），是一种统计方法。在处理实际问题中，多个变量之间可能存在一定的相关性，当变量的个数较多且变量之间存在复杂的关系时，增加了问题分析的难度。主成分分析是一种数学降维的方法，该方法主要将原来众多具有一定相关性的变量，重新组合成为一种新的相互无关的综合变量。例如，当选择第一个线性组合即第一个综合变量为F1，希望F1能够反映更多的信

logistic regression属于概率型非线性回归，它是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。例如，在流行病学研究中，经常需要分析疾病与各危险因素之间的定量关系，为了正确说明这种关系，需要排除一些混杂因素的影响。对于线性回归分析，由于应变量Y是一个二值变量（通常取值1或0），不满足应用条件，尤其当各因素都处于低水平或高水平时，预测值Y值可能超出0～1范围，出现不合理都

云模型属于不确定性人工智能范畴，主要用于定性与定量之间的相互转换，自然界中的不确定性从属性角度来说主要有随机性和模糊性。“云”或者“云滴”是云模型的基本单元，“云”是指其在论域上的一个分部，可以用联合概率的形式（x,µ）来类比。基本的定义如下：设X是一个普通集合，X={x} , 称为论域。关于论域X中的模糊集合A，是指对于任意元素x都存在一个有稳定倾向的随机数Ua(x)，叫做x对A 的隶属度。如果论

它将有约束最优化问题转化为求解无约束最优化问题：其中M为足够大的正数， 起”惩罚”作用，称之为罚因子，F(x, M )称为罚函数。罚函数法求解非线性规划问题的思想是，利用问题中的约束条件做出适当的罚函数，由此构造出带参数的曾广目标函数，并把问题转化为无约束非线性规划问题。传统的罚函数法一般分为外部罚函数法和内部罚函数法。外部罚函数法是从非可行解出发逐渐移动到可行区域的方法。内部罚函数法也称为障碍罚函

非线性规划的目标函数自变量为x的二次函数约束条件又全是线性的，则称之为二次规划。二次规划的在Matlab中的数学模型可表述如下： 其中，f和b是列向量，A是相应维数的矩阵，H是实对称矩阵。Matlab中求解二次规划的命令是：[X，FVAL]=QUADPROG(H，f，A，b，Aeq，beq，LB，UB，X0，OPTIONS)，其中X的返回值是一个向量，FVAL的返回值是目标函数在X处的值。此外，主

如果目标函数或者约束函数中包含非线性函数，就称这种规划问题为非线性规划问题。非线性规划是具有非线性约束条件或目标函数的数学规划，是运筹学的一个重要分支。 非线性规划问题的数学模型如下： 其中，f(x)是标量函数，A、B、Aeq、Beq是相应维数的矩阵和向量，C(x)、Ceq(x)是非线性向量函数。在Matlab中求解非线性函数最优解的命令是：X=FMINCON（FUN，X0，A，B，Aeq，Be

线性规划（Linear programming,简称LP）是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支，它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法。研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。 线性规划步骤一般如下： （1）列出约束条件及目标函数 （2）画出约束条件所表示的可行域 （3）在可行域内求目标函数的最优解及最优值 线性规划中单纯形法的基本思路：先找出

曲线拟合也叫曲线逼近，只要求拟合曲线能合理的反映数据的基本趋势，并不要求曲线一定通过数据点。曲线拟合有不同的判别准则，包括偏差的绝对值之和最小、偏差的最大绝对值最小和使偏差的平方和最小（即最小二乘法）。 一、多项式的数据拟合： polyfit(X,Y,N)：多项式拟合，返回降幂排列的多项式系数。其中X、Y是数据点的值，N代表最高次幂。 polyval(P,XI)：代表返回的多项式系数。其中，P

1.平面操作工具箱http://cathy.ijs.si/~leon/planman.html2.SimMechanics 工具箱 (这个好像不是免费的) http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox/physmod/mech/mech.shtml3.gaot工具箱(遗传算法工具箱) http://www.dytrol.com/vie

绘制三维图像 一、plot3函数 x=0:pi/50:10*pi; sin=sin(x); cos=cos(x); plot3(sin,cos,x); title(‘helix’),text(0,0,0,’origin’); xlabel(‘sin(x)’),ylabel(‘cos(x)’),zlabel(‘x’)