Самоорганизующиеся нейронные сети (Self-Organizing Maps, SOM), также известные как карты Кохонена (Kohonen maps), — это тип искусственных нейронных сетей, используемых для неконтролируемого обучения (unsupervised learning). Их ключевая особенность — способность визуализировать многомерные данные путем проецирования их на низкоразмерное (обычно 2D) пространство, сохраняя при этом топологические свойства входных данных. MATLAB предоставляет удобные инструменты для построения и обучения SOM через Neural Network Toolbox (Deep Learning Toolbox)...

Метод пространства состояний является мощным инструментом в современной теории управления и динамических систем. Он позволяет описать поведение линейных стационарных (LTI) систем с помощью набора дифференциальных (для непрерывного времени) или разностных (для дискретного времени) уравнений первого порядка, выраженных в компактной матричной форме. MATLAB, благодаря своему расширенному функционалу в области матричных вычислений и наличию специализированных тулбоксов (Control System Toolbox, System Identification Toolbox), является идеальной средой для работы с моделями в пространстве состояний...