支持向量机与应用和MATLAB程序详解视频
视频课 5集全 次学习
全部免费提供MATLAB程序，免费提供辅导答疑，免费提供PPT课件。
【如何为己所用】：
（1）只需具有自己的问题，代入所给的程序求解即可。
（2）利用提供的程序即可完整得到论文写作所需的指标数据、论文用图。
【前期基础】课程或知识：
(1)了解MATLAB软件知识视频
(2)《BP神经网络及其应用与MATLAB命令详解视频》
【后期选学】课程推荐：
(1)《长短时记忆网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频》
(2)《卷积神经网络(CNN)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频》
(3)《生成式对抗网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频》
(4)《深度强化学习(DRL)及其应用与MATLAB程序详解视频》
【识别分类或拟合预测算法视频课程】推荐：
(1)《BP神经网络及其应用与MATLAB命令详解视频》
(2)《支持向量机(SVM)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频》
(3)《卷积神经网络(CNN)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频》
(4)《生成式对抗网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频》
(5)《遗传算法优化BP神经网络及其应用与MATLAB程序详解视频》
(6)《循环神经网络(RNN)及其应用与MATLAB程序详解视频》
(7)《长短时记忆网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频》
(8)《粒子群算法优化支持向量机和MATLAB程序详解视频》
(9)《多目标遗传算法优化支持向量机和MATLAB程序详解视频》
(10)《BP神经网络预测上证开盘指数与MATLAB程序视频》
(11)《粒子群算法优化支持向量机预测上证股指和MATLAB程序详解视频》
一、学习指导方案
1、全部视频都在网上。请首先按照视频文件序号由小到大（若前序号相同，说明视频内容密切联系，再看后面序号大小）的序号观看，保证内容由浅入深地顺序学习。
2、在看视频的同时，利用【变速】【暂停】、【倒回】操作。
3、将存在的问题记录下来，看看视频是否讲解。对视频还是没有讲解的问题，尽快问【面对面数学】答疑。
4、视频观看结束后，看看PPT课件，复习、巩固学习效果。
5、视频清晰度：（1）建议屏幕分辨率设置为1920x1080 或者屏幕分辨率1280x720。（2）全屏播放。这样看视频更加清晰。
6、倍速播放：现在【淘宝新平台】已经具备【倍速播放】视频功能。
四、目 录
第一章 必先看和支持向量机(SVM)的影响力及其研究领域简介
0.1_科研技术工程8个算法及9个问题全面说明兼开讲说明（38分钟，网络上免费试看）
0.2_店主预言先告必看第三版（4分钟，网络上免费试看）
1、SVM1_1视频教程讲些什么及应用问题说明（8分钟，视频免费试看）
2、SVM1_2程序说明与学习建议及学习基础要求（6分钟，视频免费试看）
3、SVM1_3慎拍不拍本课程的声明及参考文献介绍（7分钟，视频免费试看）
4、SVM2_1支持向量机的百度百科说明介绍（8分钟）
5、SVM2_2支持向量机的百度网页文库视频搜索与知网期刊检索（9分钟）
6、SVM2_3支持向量机的知网硕博论文与外文检索及总结（5分钟）
7、SVM3_1支持向量机基本思想解读与介绍（8分钟）
8、SVM3_2支持向量机4个优点与新兴应用领域（8分钟）
第二章 支持向量机（SVM）基本概念与基本理论
9、SVM4_1SVM优势及理论基础简介（10分钟）
10、SVM4_2VC维指标及其大小作用含义（7分钟）
11、SVM4_3结构风险最小原理及其结构成分分析（8分钟）
12、SVM4_4泛化误差界及其作用（8分钟）
13、SVM4_5小样本非线性高维模式识别及总结（7分钟，视频免费试看）
第三章 线性分类器及其寻找最好分类面的建模分析
14、SVM5_1线性可分与线性不可分问题（5分钟）
15、SVM5_2线性函数与超平面及分类面（10分钟）
16、SVM5_3分类间隔及其作用寻找最好分类面（10分钟）
17、SVM5_4几何间隔及其作用确定最好分类面目标函数（10分钟）
18、SVM5_5线性分类面知识总结（6分钟）
19、SVM6_1带线性约束条件的||w||优化模型（10分钟）
20、SVM6_2带约束条件的一般优化模型（10分钟）
21、SVM6_3参数w的关系式转化问题（9分钟）
22、SVM6_4分类函数g(x)的表达式转化问题（9分钟）
23、SVM6_5寻找最好线性分类器的思路总结（9分钟）
第四章 线性不可分及核函数和松弛变量与惩罚因子
24、SVM7_1线性不可分到曲线可分例子（8分钟）
25、SVM7_2低维向高维空间映射及目的（10分钟）
26、SVM7_3核函数的引入与Mercer定理（9分钟）
27、SVM7_4常用核函数及其运算验证实例（10分钟）
28、SVM7_5核函数选择4点结论（6分钟，视频免费试看）
29、SVM7_6思考5个问题与总结（8分钟）
30、SVM8_1软间隔分类问题产生原因分析（10分钟）
31、SVM8_2松弛变量与惩罚因子及其作用（10分钟）
32、SVM8_3思考问题及松弛变量博客网址（7分钟）
第五章 支持向量机SVM用于多类分类问题
33、SVM9_1二类分类器方法回顾（8分钟）
34、SVM9_2一类对其余类方法及其应用（7分钟）
35、SVM9_3一对一单挑方法及其优缺点（6分钟）
36、SVM9_4有向无环图DAG SVM方法及其优缺点（8分钟）
37、SVM9_5思考二分类方法与多类分类方法及总结（7分钟）
第六章 支持向量机SVM及MATLAB程序实现
38、SVM10_1正负分类样本数据产生及其作图显示（8分钟，有程序）
39、SVM10_2线性分类器模型及其命令linprog（6分钟，有程序）
40、SVM10_3线性SVM模型及其命令quadprog（9分钟，有程序）
41、SVM10_4思考数学模型及两个命令语法（9分钟，有程序）
42、SVM11_1MATLAB自带SVM命令网络搜索途径（8分钟，有程序）
43、SVM11_2函数svmtrain语法搜索及help（8分钟，有程序）
44、SVM11_3svmtrain语法输入变量详解（9分钟，有程序）
45、SVM11_4svmtrain的name及value与svmStruct分析（6分钟）
46、SVM11_5help中的例子做成脚本文件运行（10分钟，有程序）
47、SVM11_6脚本运行及其变量结构解读（6分钟，有程序）
48、SVM11_7思考命令及脚本处理与svmtrain的作用（7分钟，有程序）
49、SVM12_1svmclassify语句及例子改成脚本（8分钟，有程序）
50、SVM12_2SVM的完整例程的程序分析（9分钟，有程序）
51、SVM12_3svmclassify语法及其作用总结（7分钟，有程序）
第七章 基于支持向量机利用图像属性分类与程序实现
52、SVM13_1支持向量机SVM程序使用流程（9分钟，有程序）
53、SVM13_2实际问题说明及其调入数据含义（10分钟，有程序）
54、SVM13_3数据用途分类及归一化处理（10分钟，有程序）
55、SVM13_4SVM训练及分类预测（10分钟，有程序）
56、SVM13_5分类准确率计算及图形显示（9分钟，有程序）
57、SVM13_6模型扩展及分类算法扩展问题（8分钟，有程序）
58、SVM13_7思考怎么用程序等6个问题（8分钟，有程序）
59、SVM13_8基于SVM算法进行图片分类问题的总结（6分钟，有程序）
60、SVM14_1利用图片属性用SVM分类问题的回顾（7分钟，有程序）
61、SVM14_2属性特征多少对分类准确率的影响（6分钟，有程序）
62、SVM14_3随机排序样本数据提升分类准确率（9分钟，有程序，视频免费试看）
63、SVM14_4数据归一化影响分类准确率（10分钟，有程序）
64、SVM14_5核函数改变及程序语句修改（8分钟，有程序）
65、SVM14_6影响分类准确率的因素分析及总结（9分钟，有程序）
第八章 基于LIBSVM软件利用图像属性分类与程序实现
66、SVM15_1LIBSVM软件库简介及其安装详细过程说明（57分钟，有程序）
67、SVM15_2libsvmtrain语法及其参数详解（10分钟，有程序）
68、SVM15_3libsvmpretict语法及其输出参数意义（8分钟，有程序）
69、SVM15_4利用LIBSVM程序分析图像属性分类（6分钟，有程序，视频免费试看）
70、SVM15_5命令改名复制加路径运行程序（8分钟，有程序）
71、SVM15_6两个命令的屏幕输出数据解读（6分钟，有程序）
72、SVM15_7SVM的应用实例及3点研究方向（7分钟，有程序）
73、SVM15_8LIBSVM软件使用例程问题总结（5分钟，有程序）
第九章 基于SVM分析意大利葡萄酒多个分类
74、SVM16_1意大利葡萄酒分类数据实际意义（7分钟，有程序）
75、SVM16_2数据箱形图及其13个属性分布（10分钟，有程序）
76、SVM16_3属性13个的可视化显示解读（8分钟，有程序）
77、SVM16_4模型整体流程及程序七步详解（10分钟，有程序）
78、SVM16_5程序调入数据及可视化语句（10分钟，有程序）
79、SVM16_6数据预处理及SVM训练语句（10分钟，有程序）
80、SVM16_7SVM测试语句及其输出参数含义（9分钟，有程序）
81、SVM16_8SVM输出语句修改及屏幕显示解读（7分钟，有程序）
82、SVM16_9程序的5处可改语句说明（9分钟，有程序，视频免费试看）
83、SVM16_10模型扩展与方法扩展介绍（6分钟，有程序）
84、SVM16_11思考样本随机排序及参数选取6个问题（9分钟，有程序）
85、SVM17_1葡萄酒分类及程序运行回顾（8分钟，有程序）
86、SVM17_2调入文件命令及样本随机排序方法（9分钟，有程序）
87、SVM17_3改动5处组合及程序运行结果（7分钟，有程序）
88、SVM17_4再次思考6个问题与总结（4分钟，有程序）
第十章 参数优化及交叉验证方法与最佳参数计算
89、SVM18_1葡萄酒分类程序演示与参数优化问题（9分钟，有程序）
90、SVM18_2交叉验证方法及其3个解决方案介绍（8分钟，有程序）
91、SVM18_3CV伪代码及计算最佳参数c和g语法（7分钟，有程序）
92、SVM18_4SVM回归问题求最佳参数c和g（4分钟，有程序）
93、SVM18_5葡萄酒分类程序用最佳参数分类（9分钟，有程序）
94、SVM18_6最佳参数c和g取值及分类百分百（9分钟，有程序）
95、SVM18_7思考5个问题及总结（8分钟，有程序）
第十一章 支持向量机进行手写体数字图像识别分类
96、SVM19_1手写体数字识别问题分析（9分钟，有程序）
97、SVM19_2卷积神经网络识别手写体数字（10分钟，有程序）
98、SVM19_3模式识别的图像特征提取方法（8分钟，有程序）
99、SVM19_4支持向量机图像识别5步流程（4分钟，有程序）
100、SVM19_5路径添加与字串命令strcat（8分钟，有程序）
101、SVM19_6命令imread和im2bw转为二值图矩阵（6分钟，有程序）
102、SVM19_7命令reshape整理矩阵为1行向量（9分钟，有程序）
103、SVM19_8调入数据及数据可视化分析（9分钟，有程序）
104、SVM19_9参数6组含义与model应用（10分钟，有程序）
105、SVM19_10分类效率与准确率屏幕显示（9分钟，有程序）
106、SVM19_11SVM与CNN做手写体数字识别对比（5分钟，有程序）
107、SVM19_12可改之处5处及语法位置（8分钟，有程序）
108、SVM19_13用最佳参数运行程序看结果（10分钟，有程序）
109、SVM19_14思考7个问题与答案及总结（10分钟，有程序，视频免费试看）
第十二章 SVM回归分析预测上证开盘指数
110、SVM20_1上证指数解读与回归预测问题说明（8分钟，有程序）
111、SVM20_2回归预测问题及6步流程分析（9分钟，有程序）
112、SVM20_3输入与输出变量的选择及显示（10分钟，有程序）
113、SVM20_4数据归一化及选取最佳参数（10分钟，有程序）
114、SVM20_5用最佳参数训练SVM模型（9分钟，有程序）
115、SVM20_6误差分析与数值指标解读（7分钟，有程序）
116、SVM20_7程序可改4处作用说明（7分钟，有程序）
117、SVM20_8模型扩展与方法扩展整理（8分钟，有程序，视频免费试看）
118、SVM20_9思考5个问题及总结强调（10分钟，有程序）
119、SVM21_1SVM预测上证指数问题扩展及学习目的（4分钟，有程序）
120、SVM21_2SVM20程序运行结果再分析（9分钟，有程序）
121、SVM21_3直接预测后两天的开盘指数（8分钟，有程序）
122、SVM21_4专家意见对指标加权做回归预测（7分钟，有程序）
123、SVM21_5相关指标加权或降维回归预测（10分钟，有程序）
124、SVM21_6时间自变量做回归预测程序后加语句（8分钟，有程序）
125、SVM21_7天数做自变量回归预测结果显示分析（8分钟，有程序）
126、SVM21_8回归预测上证开盘指数提出6个论文思路（5分钟，有程序）
第十三章 SVM的信息粒化时序回归预测上证开盘指数变化区间
127、SVM22_1信息粒定义及c和f粒化概念（9分钟，有程序）
128、SVM22_2模糊粒子基本形式及隶属函数与图像（9分钟，有程序）
129、SVM22_3FIG_D算法流程4步解读（8分钟，有程序）
130、SVM22_4函数FIG_D输入与输出参数含义解读（9分钟，有程序）
131、SVM23_1上证指数预测问题再说明（7分钟，有程序）
132、SVM23_2拟合预测变化区间问题流程（10分钟，有程序）
133、SVM23_3程序调入数据及图形显示（7分钟，有程序）
134、SVM23_4模糊信息粒化原始数据（7分钟，有程序）
135、SVM23_5归一化及计算最佳参数c和g（8分钟，有程序）
136、SVM23_6用最佳参数训练SVM并实际预测下界（9分钟，有程序）
137、SVM23_7回归预测R和Up及全程运行程序（7分钟，有程序）
138、SVM23_8显示11张图的解读与分析（8分钟，有程序）
139、SVM23_9程序可改7处的要求及操作建议（10分钟，有程序）
140、SVM23_10预测未来2周开盘指数变化区间（10分钟，有程序）
141、SVM23_11输出不合理及增加原始数据再分析（9分钟，有程序）
142、SVM23_12区间预测中的3个参数显示与分析（5分钟，有程序，视频免费试看）
143、SVM23_13模型扩展与方法扩展分析及思考问题（9分钟，有程序）
第十四章 基于SVM算法进行柴油机故障诊断
144、SVM24_1柴油机故障诊断问题简介（10分钟，有程序）
145、SVM24_2故障诊断算法百度搜索情况（10分钟，有程序）
146、SVM24_3程序改写及故障数据与标签制作（9分钟，有程序）
147、SVM24_4故障数据箱形图可视化显示解读（6分钟，有程序）
148、SVM24_5数据随机排序与归一化及最佳参数（10分钟，有程序）
149、SVM24_6用最佳参数训练SVM模型取0和3（6分钟，有程序）
150、SVM24_7SVM分类预测的3种方案及其准确率（9分钟，有程序，视频免费试看）
151、SVM24_8分类预测准确率及误差显示与分析（7分钟，有程序）
152、SVM24_9程序可改之处4处及思考5个问题（10分钟，有程序）
153、SVM24_10柴油机故障诊断问题总结（8分钟，有程序）
第十五章 支持向量机(SVM)算法与其它算法结合思路与希望
154、SVM25_1支持向量机与几种优化算法结合的思路（8分钟）
155、SVM25_2支持向量机与神经网络的结合问题（7分钟）
156、SVM25_3MATLAB自带多分类命令与希望（6分钟）
第十六章 SVM算法识别分类与拟合预测问题的函数关系式
157、SVM26_1支持向量机基本模式及决策函数（16分钟，有程序）
158、SVM26_2model结构含义及3个输出参数（18分钟，有程序，视频免费试看）
159、SVM26_3详解MATLAB程序五步（16分钟，有程序）
160、SVM26_4决策函数程序及其表达式分析（10分钟，有程序）
161、SVM26_5程序可改5处分析及模式扩展（13分钟，有程序）
162、SVM26_6思考问题及总结强调问题（11分钟，有程序）
163、SVM27_1输入输出变量个数及分类多少问题（14分钟，有程序）
164、SVM27_2MATLAB程序详解及可改之处（16分钟，有程序）
165、SVM27_3模型及方法扩展与思考总结（13分钟，有程序）
166、SVM28_1SVM识别分类与拟合预测的联系及区别（12分钟，有程序）
167、SVM28_2数据归一化后训练网络及输出预测（17分钟，有程序）
168、SVM28_3决策函数表达式及5点可改之处（18分钟，有程序）
169、SVM28_4模型扩展与方法应用问题（9分钟，有程序）
170、SVM28_5思考5点问题及总结强调（8分钟，有程序）
五、下载文件
附件1_附件一_支持向量机程序视频学习指导.doc
附件2_附件二_电子教材全部课件.PPt
附件3_附件三_ MATLAB程序.rar
六、各种算法视频课程及其到淘宝详情页链接
点击【下列链接】，即可进入淘宝教育【视频播放】页面，有免费的“试看视频”，可以“倍速”播放。
留意：【视频播放】页面右下角到【淘宝店铺详情页】拍宝贝。详情页介绍了你所关心的所有问题。
1、第2版卡尔曼滤波与应用和MATLAB程序详解视频科研算法辅导答疑
https://jiaoyu.taobao.com/course/TBJY_2835001?spm=qingketang.24510471.0.0.210251f8R2bkjx
2、第2.5版粒子滤波与应用和MATLAB程序详解视频科研技术算法
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3919002?spm=qingketang.24510471.0.0.491a51f85R0UQP
3、第2版小波分析与应用和MATLAB程序详解视频科研技术教育数学答疑
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3810002?spm=qingketang.24510471.0.0.4f2251f8ShzRhz
4、第3版经验模态分解和希尔伯特黄变换应用和MTALAB程序分析视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3400003?spm=qingketang.24510471.0.0.7b1151f8pGgiRs
5、第2版傅里叶变换傅立叶频率幅值信号分析算法教育视频和MTALAB程序
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_1744006?spm=qingketang.24510471.0.0.788651f8Ci7JsF
6、非局部均值滤波类算法与应用和MATLAB程序详解视频科研技术算法
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3951003?spm=qingketang.24510471.0.0.71e351f8lh4a8P
7、第2版最小二乘法与MATLAB程序详解视频课程数据分析回归预测
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_1882007?spm=qingketang.24510471.0.0.8a7b51f8IBe8Lv
8、随机变量数据分析与处理和MATLAB程序详解视频教程
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_4206006?spm=qingketang.24510471.0.0.299b51f8ofqosP
9、第2版改进的经验模态分解(MEEMD)与排列熵(PE)算法和MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/TBJY_3147001?spm=qingketang.24510471.0.0.333d51f807CiJU
10、第2版BP神经网络及其应用与MATLAB命令详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3694013?spm=qingketang.24510471.0.0.10cc51f8zEZ816
11、第2版遗传算法(GA)及其约束条件工具箱应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/TBJY_3143136?spm=qingketang.24510471.0.0.71fb51f8I6BG32
12、第2.5版卷积神经网络(CNN)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3785005?spm=qingketang.24510471.0.0.517f51f8J2JHYF
13、支持向量机(SVM)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3919001?spm=qingketang.24510471.0.0.59fa51f8dgKDM5
14、粒子群优化算法(PSO)及其路径配置优化应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_4125008?spm=qingketang.24510471.0.0.12fb51f8Cl4dh5
15、遗传算法优化BP神经网络及其应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/TBJY_3026040?spm=qingketang.24510471.0.0.338e51f8NN5JGt
16、模拟退火算法(SA)及其应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3384003?spm=qingketang.24510471.0.0.6b6351f8pEKtjq
17、第2版变分模态分解(VMD)及其应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_1572002?spm=qingketang.24510471.0.0.160551f8qoeKDU
18、循环神经网络(RNN)及其应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3675001?spm=qingketang.24510471.0.0.47d351f83DgbG1
19、长短时记忆网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/TBJY_3414002?spm=qingketang.24510471.0.0.15d151f85pWtbm
20、生成式对抗网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/TBJY_3084112?spm=qingketang.24510471.0.0.77f351f8J3ewfJ
21、强化学习(RL)及其应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3179062?spm=qingketang.24510471.0.0.340751f83r7clZ
22、深度强化学习(DRL)及其应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3551159?spm=qingketang.24510471.0.0.20d051f8jo5prn
23、辅助正则粒子滤波与应用和MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3675002?spm=qingketang.24510471.0.0.1e1d51f8oJ3B1f
24、交易操作用深度强化学习AC算法与MATLAB程序
25、第3版Python程序及傅里叶变换与应用详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_4862067?spm=qingketang.24510471.0.0.41fc51f8l9DBBC
26、交叉验证优化3个神经网络参数与应用和MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_4660145?spm=2013.1.0.0.7e182286IIvqif
27、粒子群算法优化支持向量机和MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_4498113?spm=qingketang.24510471.0.0.291a51f8ZVY9Rj
28、多目标遗传算法优化支持向量机和MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_5063115?spm=qingketang.24510471.0.0.2f2051f8bHrtcZ
29、粒子群算法优化PID控制算法和MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_5341013?spm=qingketang.24510471.0.0.429851f8WFtx4g
30、强化学习设计器使用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_5262003?spm=qingketang.24510471.0.0.474651f8RlQkTZ
31、如何创建强化学习问题的MATLAB环境及程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_5285024?spm=qingketang.24510471.0.0.70b951f8926O6T
32、如何创建强化学习问题的Simulink环境及程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_4422023?spm=qingketang.24510471.0.0.433651f8ynib9r
33、B站：傅里叶变换快速入门及Python程序绘图详解视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss20232
34、B站：强化学习设计器操作简明版详解视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss20138
35、B站：BP神经网络MATLAB快速入门了解神经网络知识
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss23543
36、B站：创建强化学习MATLAB环境求解自己问题详解视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss19900
37、B站：变分模态分解原创优良降噪整形算法处理心电图信号与MATLAB程序视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss28622
38、B站：变分模态分解原创优良降噪光滑算法处理海洋内波数据与MATLAB程序视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss28565
39、B站：BP神经网络预测上证开盘指数与MATLAB程序视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss28471
40、B站：BP神经网络遗传算法求解无目标函数表达式问题与MATLAB程序视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss28950
41、B站：DDPG算法实现双积分系统控制与MATLAB程序详解视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss28770
42、B站：多目标遗传算法求解资源优化配置问题与MATLAB程序详解视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss32166
43、B站：多尺度排列熵算法与MATLAB详解视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss32251
44、B站：粒子群算法优化支持向量机预测上证股指和MATLAB程序详解视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss32383
45、B站：扩展卡尔曼滤波方法利用距离实现实时跟踪与MATLAB程序视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss32638
46、B站：观测方位利用扩展卡尔曼滤波方法实现实时跟踪与MATLAB程序视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss32732
47、B站：无迹卡尔曼滤波方法利用距离实现实时跟踪与MATLAB程序视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss32850
48、B站：卡尔曼滤波方法实现自由落体视频实时跟踪与MATLAB程序视频
手机端
微信公众号
