详细介绍：https://blog.csdn.net/m0_65541699/article/details/125288532

首先对一般随机系统的渐近特性进行了讨论，然后结合神经网络的特点，应用李雅普诺夫第二方法对一类随机时滞神经网络系统的全局指数稳定性进行了分析，给出了易于判定随机时滞神经网络几乎必然指数稳定性新的代数判据，并给出实例进行仿真实验。

基于指数平滑法的环境噪声污染预测模型及应用，周挺进，陈日耀，为了要研究城市环境噪声污染的数学模型，通过对厦门市环境噪声的实际情况的分析并结合指数平滑预测模型，提出了符合当前环境噪声

此提交包含以下文件： 1）dataset.mat 2) KPCAsurface.m 3) PCAsurface.m 4）greenmag.m dataset.mat 包含取自模拟过程示例的二维数据集。 该数据用于训练和测试内核 PCA 以进行故障检测。 训练后，为输出数据空间中的每个位置计算广泛使用的用于故障检测的 T2 和 Q 统计指标，从而生成等高线图。 然后将 99% 显着性水平检测限叠加在地图上，作为数据空间的正常（绿色）和错误（品红色）区域之间的边界。 使用等高线图，人们可以将各种内核类型和参数选择对正常和故障过程状态之间的决策边界的影响可视化。 这项工作是对参考文献 [1] 中结果的补充。 进一步的工作可以通过调查内核行为对进程监控性能的影响来进行。 [1] KES Pilario、Y. Cao 和 M. Shafiee。 非线性动态过程中早期故障监测的混合核规范变量

MATLAB神经网络之SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测.zip

指数

本文基于FPGA实现三角函数、反三角函数以及指数函数计算，分别采用了cordic算法和切比雪夫逼近算法，比较了迭代次数达到误差精度10^-6. 建立已知角度θ，求解sinθ、cosθ的数学模型。 建立已知弧度θ，求解arctanθ的数学模型。 建立已知角度θ，求解tanθ的数学模型。 建立已知弧度θ，求解arcsinθ的数学模型。 建立已知指数a, 求解e^a的数学模型。

单边指数信号及其幅度频谱与相位频谱

该函数使用一阶指数核计算单变量霍克斯过程的对数似然。 Haw_ll 函数实现 Ogata 的循环关系以降低算法复杂度。 [绪方，吉彦。 “关于点过程的Lewis模拟方法。” IEEE 信息论汇刊 27.1 (1981): 23-31.] 包括如何使用对数似然拟合数据样本的示例。

巴特沃斯、指数、梯形、带通/阻、同态滤波