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机器学习领域则涉及主成分分析、线性判别分析、时间序列预测、特征选择、数据处理的分组方法、聚类、关联规则挖掘、神经网络和进化数据聚类等技术，同样提供了详尽的MATLAB资源。
多目标优化部分包括NSGA-III、经典与智能投资组合优化、MOEA/D、PESA-II、SPEA2、MO-PSO等，涵盖了从理论到实践的全部内容。
模糊系统部分重点介绍了自适应神经模糊系统、模糊PID控制器、非线性回归、以及在MATLAB和Simulink中的应用，为模糊逻辑的学习和应用提供了丰富的资源。
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