Dearun 软件是一款可以计算各类数据包络分析主流模型的软件，便于从事本类研究的人员快速测算效率值。 Dearun 软件运行要求低，兼容性好，操作简单，只能在windows系统上运行。 注：下载链接为Dearun 的Trial（试用）版，也就是基础功能版，可以测算基础模型，基础模型包含： 1. 投入与产出导向的CCR、BCC模型 2. 非径向的SBM模型（可包含非期望产出） 3. 投入与产出导向的CCR、BCC超效率模型 4. Meta-frontier CCR、BCC、SBM模型 5. 投入与产出导向的CCR、BCC模型的Malmquist指数（全局参比、相邻参比） 6. Meta-frontier CCR、BCC Malmuqist指数（全局参比） 7. 两阶段网络DEA模型 下载后直接安装即可，安装好点击运行就可以运行，软件内有使用说明与结果分析介绍，十分详细。

粒子滤波（PF），粒子群优化粒子滤波（PSO-PF）matlab程序，整合程序，增加注释并用子程序编写，适用于初学者根据自己研究内容改写。

用户投诉预测模型能有效地降低电信用户投诉率，对企业提高用户满意度和竞争力有着至关重要的作用。在模型训练过程中，由于人工设计特征的缺陷和设计过程中存在难以预估的复杂性，使得模型预测的精度和设计特征的效率不能有很大的提升。针对上述问题，提出了一种基于深度学习的用户投诉预测模型。该模型通过深层网络特征学习单元能从电信用户原始数据中自动学习到适合分类器分类的高层非线性组合特征，并将这些高层特征输入到传统分类器中来提高模型的精度。通过实验结果分析，预测模型在AUC指标上比以往用户投诉模型提升了7.1%，证明了该模型自动学习特征的有效性和深度学习在电信大数据领域的可用性。

此matlab代码是parzen窗非参数估计概率密度函数的，以及parzen窗做分类器

案例3 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合

充电协议

方位多通道SAR 非均匀采样信号重构 带通滤波器采样 Krieger重构滤波器

非递归归并排序.cpp

用于混合整数的非线性规划，非线性规划的几个程序，用于混合整数的计算

因受自身材质、工艺的限制以及外界环境影响, 应变式称重传感器输入―输出特性存在非线性误差, 影响系统测量精度, 需要对其进行非线性校正。采用曲线拟合法建立传感器逆模型, 并存储于单片机中用于非线性校正, 结合外围硬件电路完成对被测数据的采集与实时处理。设计完成的测量系统具有一定的环境自适应性和智能化特点。实验结果表明, 校正后系统的非线性和零点漂移得到明显改善, 同时软、硬件相结合的设计方式具有较高的应用价值。