MATLAB 开发：Fuzzy Regression Tree

MATLAB作业，关于OLS的回归，是二元一次方程的回归。

B-Tree 平衡搜索树 所有键和数据存储在叶子节点 节点拥有指向相邻节点的指针 B+Tree B-Tree的变体 非叶子节点只存储键，叶子节点存储键和数据 指针只存在于叶子节点 查询效率较高，适合范围查询 B*Tree B-Tree的改进版本 叶子节点之间具有额外指针，实现快速遍历 减少了查询和更新的磁盘访问次数，提高性能

Matlab开发 - 在TLAB中使用ekasSVM回归函数。演示如何将WEKA的ML库导入Matlab，并使用SVM回归。

pso_lssvm回归预测MATLAB代码

问题 1：逻辑回归 实验结果表明，随着进入 Logistic 回归分类器 的样本数量增加，测试准确性也逐步提高。这是合理的，因为数据集中的模式在样本量增多时变得更加代表性。随着更多样本的引入，模型的泛化能力也变得更强。下图展示了模型的测试准确性与训练时使用的样本数之间的关系，随着样本数量的增加，测试准确性呈明显的上升趋势。 问题 2：稀疏Logistic回归 根据实验结果，理想的正则化参数为 0.1。当正则化参数过大时， AUC 值会降低，正则化参数为 0 或 1 时，模型的性能较差。当正则化参数为 1 时，模型的测试准确度恰好为 50%。这是因为测试数据包含了74个阳性样本和74个阴性样本，因此，模型始终预测为0时，正好能够正确分类一半的样本。下图显示了精度与 L1 正则化参数 的关系。实验还揭示了一个有趣的模式，数据集中的相关特征数量约为 15-20 个。

定义 B-tree: 一种自平衡树状数据结构，能够存储数据并允许以对数时间复杂度进行搜索、顺序访问、插入和删除操作。B-tree 中的每个节点可以包含多个键值和子节点，通常比其他树状结构（如二叉树）更宽更浅，这使得它们非常适合于磁盘或其他辅助存储设备上的数据存储和检索。 B+tree: B-tree 的变体，所有数据记录都存储在叶子节点中，内部节点仅存储键值用于索引。此外，所有叶子节点通常通过指针链接在一起，这使得顺序遍历数据变得更加高效。 查找 B-tree: 从根节点开始，比较目标键值与节点中的键值。如果找到匹配项，则返回相关联的数据。否则，根据键值的大小关系，递归地进入相应的子节点继续查找，直到找到目标键值或到达叶子节点。 B+tree: 类似于 B-tree，但最终的查找操作总是在叶子节点上完成，因为所有数据记录都存储在那里。 插入 B-tree: 首先查找要插入的新键值的合适位置。如果找到空闲空间，则直接插入。否则，节点将发生溢出，需要进行分裂操作，将节点分成两个节点，并将中间键值提升到父节点。这个过程可能会递归地向上影响到根节点，最终导致树的高度增加。 B+tree: 与 B-tree 类似，但新数据记录总是插入到叶子节点中。如果叶子节点溢出，则将其分裂成两个节点，并将中间键值复制到父节点（而不是提升）。 删除 B-tree: 定位要删除的键值。如果键值位于叶子节点，则直接删除。如果键值位于内部节点，则需要找到其前驱或后继节点，并用前驱或后继节点的键值替换要删除的键值，然后递归地删除前驱或后继节点的键值。删除操作可能会导致节点下溢，需要进行合并或重新分配操作以维持 B-tree 的平衡性。 B+tree: 类似于 B-tree，但删除操作总是从叶子节点开始。如果删除操作导致叶子节点下溢，则需要从兄弟节点借用键值或与兄弟节点合并。 总结 B-tree 和 B+tree 都是高效的树状数据结构，适用于磁盘和数据库索引等场景。B+tree 将所有数据记录存储在叶子节点中，并通过指针链接所有叶子节点，使其在范围查询和顺序访问方面比 B-tree 更具优势。

在Java编程中，StringBuffer和JDBC（Java Database Connectivity）是两个非常重要的概念，特别是在处理大量数据和数据库操作时。将探讨如何结合StringBuffer来实现JDBC的模糊查询。 StringBuffer是Java中的一个类，提供了字符串操作的功能，尤其在多线程环境中。与String类不同，StringBuffer是线程安全的，因此在频繁修改字符串时，StringBuffer比String更高效。 在JDBC中，我们通常使用PreparedStatement来执行SQL语句，包括模糊查询。模糊查询通常涉及到SQL的LIKE关键字，配合通配符%来查找部分匹配的数据。PreparedStatement允许我们预编译SQL语句，提高执行效率并防止SQL注入攻击。 下面是一个结合StringBuffer和JDBC进行模糊查询的示例： import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; public class FuzzyQueryExample { public static void main(String[] args) { // 1. 加载数据库驱动 String url = \"jdbc:mysql://localhost:3306/mydb\"; String user = \"username\"; String password = \"password\"; // 2. 建立数据库连接 Connection conn = null; try { Class.forName(\"com.mysql.jdbc.Driver\"); conn = DriverManager.getConnection(url, user, password); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }

Matlab Development: Robot Target Tracking Control Using Fuzzy Logic. This project involves using fuzzy logic with MatlabhW2K16 to develop a two-degree-of-freedom robotic arm for precise target tracking using image processing techniques.

这是我自己编写的模糊数学工具箱，与坛友分享。此工具箱包含了多种模糊数学相关算法与实现，适用于MATLAB环境，便于处理模糊系统的建模与分析。