GM（1,1）模型matlab程序的下载及学习资源

利用matlab编写灰色GM（1,1）模型的运算程序。该模型基于灰色系统理论，通过微分方程求解系统常数，将离散数据转化为连续数据序列，从而减弱原始时间序列的随机性。

G(1,1)预测的进一步优化

基于 MATLAB APP 设计的灰色预测 G(1,1) 算法工具包，专为数据预测而打造。无需更改或调试程序，直接导入数据即可使用。 该工具包包含: 算法理论介绍 算法源代码 实例数据 使用教程 广泛应用于数据分析预测、数学建模竞赛（如全国大学生数学建模大赛、美国大学生数学建模大赛）等领域。

收录了多种matlab实现的kalman滤波程序，供学习和下载。

学习者可参考并下载提供的Matlab学习源代码。

《MATLAB学习手册及资源下载》由王薇编写，深入浅出地解释了MATLAB软件的使用，重点介绍了MATLAB 7.0版本的功能及其常用工具箱。本书包含丰富的实例，帮助读者轻松掌握理论知识。附带1张DVD光盘，提供本书的多媒体语音教学视频和相关源代码。第1篇介绍了MATLAB的基础知识，第2篇详细讲解了常用工具箱的应用，涵盖数据类型、矩阵操作、图形处理、GUI设计、数值分析、接口编程等多个领域。

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GM(1 n)matlab代码运动皮层兴奋网络自上而下的层状组织基于以下数据的模型：Weiler N、Wood L、Yu J、Solla SA、Shepherd GM (2008)。Nat Neurosci 11:360-6 Python实现到目前为止，的一个版本是，以便于与正在开发的其他Python脚本集成，以使用来自Weiler等人，2008年论文的数据。这可以运行（安装Numpy后）：cd Python python laminarWsimulation.py y轴箱0-8表示归一化皮层深度(yfract)。Bin 0表示标准化的皮层深度介于0.1和0.2之间；bin 1介于0.2和0.3之间；等等。每个bin代表~140um的皮质深度，并不对应于经典层边界。NeuroML实现已经创建了一组脚本，以使用此连接数据生成简单的（集成和火或单隔室HH细胞模型）皮质网络。例如，请参见用于生成.请参阅生成的示例。使用的数据是来自上述Python代码（基于原始Matlab文件）的连接矩阵。如下图

TestKing 1Z0-042.rar文件提供了关于OCP考试的相关资源。