原文链接：https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/80629619
读取 XLS、XLSX、XLSM、XLTX 和 XLTM 电子表格文件。 【注】xlsread 仅读取 7 位 ASCII 字符，不支持非相邻范围。
1、matlab代码 我借鉴了BP神经网络的实现实例,这个例子数据全部都给好了
如题，matlab之前没接触过，但是电脑上一直有安装，有些老师需要做几张图放论文里，所以尝试了一下（excel其实效果也行，但matlab感觉更专业）
importdata 从文本文件或特殊格式二进制文件（如图片，avi 视频等）读取数据
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本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
一、题目 读取附件sd.xlsx，计算数据如下统计量： 均值 方差 标准差 最大值 最小值 极差 中位数 分位数 众数 变异系数 原点矩 中心距 偏度 峰度 （以上计算sd中第一列) 第一列和第二
今天是2019-1-29，参加完2019年美国大学生数学建模竞赛，小伙伴都回家了，就我一个人在寝室，太无聊了，就把在比赛中遇到的excel批处理，写一下思路（ps:其实我在比赛中 利用的是SQLServer数据库和matlab相结合的数据处理方法，但是一般情况下遇到的都是matlab对excel数据批处理，所以降低要求写了matlab对excel数据批处理，此思路都是小编凭感觉自己摸索出来的，如有错误欢迎指出）。
高级文件I/O——表单文件 函数说明xlsread读取EXcel表单文件xlsfinfo获取Excel表单文件的信息xlswrite将数据写入Excel表单文件wk1read读取Lotus 123表单文件wk1finfo获取Lotus 123表单文件的信息wk1write将数据写入Lotus 123表单文件 读取表单文件： [nummeric,txt,raw]=xlsread(‘filename’,’sheet’,’range’):文件名，数据内容保存在nummeric中，文本内容保存在txr中，未处理的内
均值mean 方差var和标准差std 最值max/min 极差range 中位数median 分位数quantile/prctile 众数mode 变异系数std/mean k阶原点矩 mean(score.^2) k阶中心距moment(score,k) 偏度skewness 峰度kurtosis
一、题目 (1) 读取附件1 sd.xlsx，以相邻两列数据绘制散点图并标注；以第 1，2，4 列数据绘制空间散点图 (2) 根据下面图形写出作图语句 ① y=sinx ， y=cosx 在同一幅图； ② y=sinx ， y=cosx 在同一幅图不同窗口 (3) 数组 [2,5,10,12,13,7,2,10,4,6,8,8,4,7,8] 作竖直、水平、立体柱状图、饼状图 (4) 绘制空间曲线 x=e^{0.3t}sint ， y=e^{0.3t}cost ， z=e^{0.3
利用matlab编程,很容易根据变异系数法,求得多指标综合评价模型的权重。 代码如果有不懂的地方,可以联系我。
1. 数据读入 function [ data,label ] = getdata( xlsfile ) % [data,label]=getdata('sex.xls') % 在sex.xls中读入身高和体重 [~,label]=xlsread(xlsfile,'sheet1','B2:B361'); size(label) [height,~]=xlsread(xlsfile,'sheet1','C2:C361'); [weight,~]=xlsread(xlsfile,'sheet1','D2:D3
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文章目录 整体介绍 实现结果 思路介绍 BP网络源代码 数据集在我网盘，有需要请联系博主 整体介绍 包含源码和数据集 实现结果 思路介绍 对于很多人人为，股票预测是一个很难的问题。其实不然，运用今天
这里举个例子，有一个学生structure，包含姓名、邮箱、学号、成绩，应该如何创建这个structure
往期二狗已经对遗传算法和背包问题的模拟退火算法进行了介绍，即使是初学者也能对GA，Knapsack,和SA有一些认识。今天我们将会带领大家进一步、更细节地实现遗传算法的背包问题求解，从另一个角度思考这个经典问题并比较两种启发式算法的不同。细心的你可能已经发现了，无论是GA还是SA都用到了轮盘赌这个“进化之神”，所以这两种算法的解并不是固定的。之前的读者留言也有提到这个问题。
p=‘plot_scale.xlsx’; a=xlsread§; x=a(1,:);%x轴上的数据，第一个值代表数据开始，第二个值代表间隔，第三个值代表终止 susan=a(2,:);%a数据y值 HarrisLaplace=a(3,:); MSCP=a(4,:); CPDA=a(5,:); HeYung=a(6,:); FastCPDA=a(7,:); DOG=a(8,:); GCM=a(9,:); ANDD=a(10,:); MSRJ=a(11,:); ZhangSun=a(12,:); WEAE=a(13,:); New_Curvature=a(14,:); ASJ=a(15,:); Superpoint=a(16,:); SOGGDD=a(17,:); % figure(1);
clc;close all;num = xlsread('D:\paper\1multiscale\figure\introduction\class_statistics.xlsx');cls = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21];R_CNN = num(1,:);SPPNet = num(2,:);Fast = num(3,:);Faster = num(4,:);SSD = num(5,:);plot(cls,R_CNN,'
一、题目 (1) 建立函数，其中输入变量为按年月日排序的 8 位整数（如 20220530），输出变量为该日期在年度的日序数 (2) 已知 2022 年 1 月 1 日为星期六，建立函数，其中输入变量为按年月日排序的 8 位整数（如 20220530)，输出该日是星期几 (3) 定义 10 行 8 列的 Hilbert 矩阵（ a_{ij = \frac{1}{i+j-1}} ） (4) 生成100000 以内的斐波那契数列各项， a_{1}=1,a_{2}=2,a_{n}=a_{n-1}+a_{n-
本文主要是根据《matlab手写神经网络实现识别手写数字》博客中的代码进行试验。由于没有数据集，所以采用了MNIST数据集进行代码的运行。数据集不同所以需要对代码进行微小改动。
在Excel中的lookup函数很容易可以实现以下功能:根据左侧序号对应的姓名匹配右侧相同序号的姓名。
今天在做《数理统计》关于线性回归的作业，本来用R已经做出来了，但是由于最近使用matlab很多，所以也想看看用matlab怎么做。
该文介绍了使用MATLAB的fitlm函数进行一元线性回归的方法和结果。首先读取并整理数据，然后使用fitlm函数进行回归分析，最后得到模型的参数和评价指标。通过该实例，可以了解MATLAB在回归分析中的应用。
为解决城市交通拥堵问题，本文提出了一种基于 Matlab决策树的交通预测方法，我们通过采集上海地区的空气质量数据和温度数据，帮助客户在 Matlab中实现决策树建模，利用所提取的天气和温度特征建立决策树，对未来的出行时间、出行路线等进行预测。结果表明：该方法可实现交通时间、出行路线的预测，并能在未来三天进行有效预测时间长度与空气质量、温度相关。
变异系数法(Coefficient of variation method)又称”标准差率”（标准差与平均数的比值）是直接利用各项指标所包含的信息，通过计算得到指标的权重。是一种客观赋权的方法。此方法的基本做法是:在评价指标体系中，指标取值差异越大的指标，也就是越难以实现的指标，这样的指标更能反映被评价单位的差距。例如，在评价各个国家的经济发展状况时，选择人均国民生产总值(人均GNP)作为评价的标准指标之一，是因为人均GNP不仅能反映各个国家的经济发展水平，还能反映一个国家的现代化程度。如果各个国家的人均GNP没有多大的差别，则这个指标用来衡量现代化程度、经济发展水平就失去了意义。
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%a=xlsread('../附件一：已结束项目任务数据.xls'); clc clear GPS_1=importdata('../GPS_DATA.txt'); GPS_2=importdata('../GPS_DATA2.txt'); %X=min([min(GPS_1(:,1)),min(GPS_2(:,1))]):0.01:max([max(GPS_1(:,1)),max(GPS_2(:,1))]); %Y=min([min(GPS_1(:,2)),min(GPS_2(:,2))]):0.01:
trainning：用来训练的数据。 validtion：测量网络泛化的数据（泛化停止改善时停止训练） testing：用来测试神经网络的数据。
在寻找最优解的过程中，我们常常想到最简单，最直接的办法是能不能把所有解全部求出，然后再从这些解中寻找最好的那一个。
matlab矩阵的创建方式有如下几种：直接输入、读取外部数据、内置函数、M文件编程
c = multcompare(stats,param1,val1,param2,val2,…)
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法，帮助客户对大学教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析。
在地统计基本概念：克里格插值、平稳假设、变异函数、基台、线性无偏最优等中，我们详细介绍了地学计算的几个基本概念，并对其数学推导公式加以了梳理。接下来，我将通过几篇新的专题博客，对地学计算相关的代码、操作加以实践与详细讲解。本篇博客便是第一篇——基于MATLAB的空间数据变异函数计算与经验半方差图绘制。
最近我们被客户要求撰写关于GARCH-EVT-Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。
由于各项指标计量单位并不统一，因此在计算综合权重前先要对它们进行归一化处理，即把指标的绝对值转化为相对值，并令
clc;clearall;closeall;t0=[11];a=[12;34]t=t0;t(1,:)=t0’\an=10;fori=2:nt(i,:)=t(i-1,:)’\a;endt
output = smoothts(input, ‘b’, wsize) % 盒子法
MATLAB是一款非常强大的科学计算软件，它可以帮助用户进行数据分析、可视化、建模和仿真等工作。无论是学术界还是工业界，MATLAB都是非常受欢迎的工具之一。
本文记录使用 MATLAB 读取图片并转换为二进制数据格式的方法，避免后面再做无用功。
对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本文把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性，构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险，并与其他VaR估计方法的预测结果进行比较。其次是将VaR引入到基金业绩评价中，构造RAROC指标来评价基金业绩，检验该评价指标的可行性。
翻译整理 Watermelon 前言 很多投资者经常讨论股价的预测，基本面的消息等等。当我们在说这些的时候，其实，这些（我把它们归结为算法）算法的核心就是触发识别并采取适当的措施：短线或者长线。但是我们想在这两种情况下都赚钱。 今天编辑部为大家带来一个交易策略，将触发因素作为开仓交易策略的初始条件，在下一个交易日开盘的股票投入资金。目标是找到最有利的持仓期。 投资组合 该策略可以使用任何NN资产组合进行回溯测试。 为了简单起见，我们使用10个股票的随机子集作为当前道琼斯指数的一部分： 我们从Goo
模拟退火法的核心原理：当材料从状态i进入状态j时，若E(j)<=E(i),状态会被转移（E(i)=E(j)）;若为其他情况，状态会以小概率被转移。也就是说，模拟退火法是一个不断寻找新解和缓慢降温交替的过程。具体实现：
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本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法，帮助客户对高校教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
Copula方法是测度金融市场间尾部相关性比较有效的方法，而且可用于研究非正态、非线性以及尾部非对称等较复杂的相依特征关系
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