第1篇为MATLAB常用算法应用设计，包括贝叶斯分类器的数据处理、背景差分的运动目标检测、小波变换的图像压缩、BP的模型优化预测、RLS算法的数据预测、GA优化的BP网络算法分析、分形维数应用、碳排放约束下的煤炭消费量优化预测、焊缝边缘检测算法对比分析、指纹图像细节特征提取、多元回归模型的矿井通风量计算、非线性多混合拟合模型的植被过滤带计算、伊藤微分方程的布朗运动分析、Q学习的无线体域网路由方法和遗传算法的公交排班系统分析。第2篇为MATLAB高级算法应用设计，包括人脸检测识别、改进的多算子融

伊藤算法同遗传算法一样，是一种粒子优化算法，该算法模拟花粉的布朗运动，满足维纳过程，设置粒子的漂移和波动，漂移代表解的趋势项，即朝好的解漂移；波动代表振动项，即在解的周围波动，寻找更好的解。同时还有温度的影响，模拟的是退火过程。 伊藤算法能够解决函数优化问题，组合优化问题等NP难问题，而且程序简单，迭代次数少就能找到很好的解，特别适合函数优化问题，所以是一个非常好的优化算法。

文中作者主要针对一类组合优化问题,分析了伊藤算法的收敛性理论和达到最优解的期望运行时间.首先将研究的组合优化问题转化为图模型,在图模型的基础上研究了伊藤算法的各种算子设计方法,阐明了伊藤算法的漂移算子、波动算子的寻优过程,给出了几种算子转移所服从的概率分布;然后在转移概率的基础上,利用离散鞅的极限分布给出了伊藤算法几乎必然收敛行为分析;最后研究了1个粒子的情况下,伊藤算法达到最优解的期望运行时间的上界,其取决于粒子半径的设置,并结合具体的参数设置,分析了伊藤算法参数选择的重要性.

针对模型参数部分未知的随机线性连续时间系统, 通过策略迭代算法求解无限时间随机线性二次(LQ) 最优控制问题. 求解随机LQ最优控制问题等价于求随机代数Riccati 方程(SARE) 的解. 首先利用伊藤公式将随机微分方程转化为确定性方程, 通过策略迭代算法给出SARE 的解序列; 然后证明SARE 的解序列收敛到SARE 的解, 而且在迭代过程中系统是均方可镇定的; 最后通过仿真例子表明策略迭代算法的可行性.