matlab程序设计题目

好的，针对 Matlab 程序设计，以下是一个示例题目：

编写一个 Matlab 程序，输入一个整数 n（n>0），输出一个 n 行 n 列的杨辉三角形矩阵。

提示：杨辉三角形是一个二维数列，第 n 行有 n 个数，其余补零，第一个和最后一个数都为 1，中间的数为上一行相邻两数之和。

例如，当 n=5 时，杨辉三角形如下：

1
1 1
1 2 1
1 3 3 1
1 4 6 4 1

你可以根据上述要求进行编写，如果有任何问题，请随时提问。

相关问题

matlab课程设计题目及程序

这里给出一个基于 MATLAB 的课程设计题目以及对应的程序，仅供参考：

题目：使用 MATLAB 实现一个简单的人脸识别系统。

程序：

首先需要准备一个包含多个人脸图像的数据集，可以使用已有的数据集或者自己收集并处理。

1. 读入数据集并进行预处理

faceDataset = imageDatastore('faceDatasetPath', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
[trainingDataset, validationDataset] = splitEachLabel(faceDataset, 0.8, 'randomized');
imageSize = [224 224];
inputLayer = imageInputLayer(imageSize);
numClasses = numel(categories(faceDataset.Labels));
augmentedTrainingDataset = augmentedImageDatastore(imageSize, trainingDataset, 'ColorPreprocessing', 'gray2rgb');
augmentedValidationDataset = augmentedImageDatastore(imageSize, validationDataset, 'ColorPreprocessing', 'gray2rgb');

2. 定义卷积神经网络模型

layers = [
    inputLayer
    convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

3. 训练模型

options = trainingOptions('adam', ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'InitialLearnRate', 1e-4, ...
    'ValidationData', augmentedValidationDataset, ...
    'ValidationFrequency', 30, ...
    'ValidationPatience', Inf, ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');
trainedNet = trainNetwork(augmentedTrainingDataset, layers, options);

4. 使用训练好的模型进行人脸识别

testImage = imread('testImagePath');
testImage = imresize(testImage, imageSize(1:2));
testImage = imadjust(testImage);
predictedLabel = classify(trainedNet, testImage);
imshow(testImage)
title(['Predicted: ', char(predictedLabel)])

机器学习matlab课程设计题目及程序

机器学习课程设计常常涉及到利用Matlab进行算法实现和数据分析。以下是一个例子：

题目：基于机器学习算法的股票价格预测

程序设计：
1. 数据收集和预处理：收集历史股票价格数据，并进行预处理（缺失值处理、数据归一化等）。
2. 特征工程：根据收集到的数据，进行特征选择和提取，构建能够反映股票价格走势的特征。
3. 数据切分：将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。
4. 模型选择与训练：选择适合股票价格预测的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等，并利用训练集进行模型训练。
5. 模型评估：利用测试集评估模型的预测性能，如计算预测准确率、均方根误差等指标。
6. 参数调优：根据模型评估结果，对模型进行参数调优，以提高预测性能。
7. 结果展示：利用Matlab的绘图功能，将预测结果可视化展示，如绘制实际股票价格和预测价格的折线图。
8. 性能优化：对程序进行优化，提高运行效率和内存使用效率。
9. 结果分析：根据模型预测结果，分析股票价格走势的规律和影响因素。
10. 报告撰写：撰写课程设计报告，包括实验目的、数据处理和模型建立的方法、实验结果和分析等内容。

这是一个简单的基于机器学习算法的股票价格预测课程设计题目及程序。在实际的课程设计中，还可以根据具体的需求和实际情况进行更多的算法选择、数据处理和模型调优等步骤，以达到更准确和有效的预测结果。