说明：本文是基于源数据处理BP神经网络，并与步骤详细解释

BP神经网络 数据处理 BP 神经网络

说明：用多层前向网络的BP算法拟合函数1）网络结构为三层（输入层、1个隐层和输出层）； 2）获取两组数据，一组作为训练集，一组作为测试集； 3）用训练集训练网络； 4）用测试集检验训练结果。

BP算法 BP多层 BP

说明：跟踪算法，一种用于解决压缩感测问题的经典算法，使用ADMM解决。

跟踪算法 压缩感测 ADMM算法 ADMM

说明：bp神经网络实现预测，已经在鸢尾花数据集中验证过，拟合能力不错。

bp神经网络 鸢尾花数据 拟合能力 BP 神经网络

说明：可靠性评估贝叶斯网络，数据输入元件的故障率，条件概率计算每个元件，贝叶斯网络，贝叶斯推理，每项单元工作的概率来获得该系统的可靠运行。

可靠性评估 贝叶斯网络 故障率 贝叶斯推理

说明：A *优化算法，该算法可以有效地选择最佳路线。A-star

A-star 最优路线 有效路径 路径优化 A星算法优化

说明：通过A星算法设置障碍物，找到最佳路径，轨迹生成路径。

A星算法 寻找路径 路径轨迹

说明：基于优化A-star算法的最优路径最短路径规划。

A星算法 最优路径 最短路径 A-star算法 A-star

说明：免疫粒子群优化算法调整PID。该方法将免疫算法中基于浓度的抗体复制策略与粒子群优化算法相结合。对低浓度粒子进行提升，对高浓度粒子进行抑制，从而保持粒子的多样性，克服了粒子群算法容易陷入局部最优的缺点，优化速度快。

混合优化算法 AIPSO PSO 混合算法 PID

说明：数字图像处理图像去模糊迭代盲去卷积算法matlab源代码。

数字图像 去模糊 迭代 盲去卷积算法

说明：用蚁群算法优化BP神经网络，然后用于预测，非常实用，适合初学者。

蚁群算法 BP神经网络 P神经网络 ACOBP

说明：蚁群算法是模拟蚁群觅食行为的一种优化算法。在整个觅食过程中蚂蚁散播信息素，蚂蚁通过感知到的信息素多少，来决定所要选择的下一个栅格。蚁群算法的核心部分在于模拟了蚁群的转移概率选择行为，通过使用信息素和启发式函数值进行转移概率计算。粒子群算法可以用于机器人运动轨迹规划，求得最短路径。

​蚁群算法 优化算法 信息素 栅格 粒子群算法 机器人

说明：这个mscripts可以准确地进行俯仰第一次检测通过短时过零和短时能量估计分析，找到浊音区域，然后用hps算法求出语音的基音值。

mscripts 俯仰 短时过零 短时能量 浊音 hps算法 基音值

说明：BP神经网络的整个训练过程（从数据剔除，平滑处理，归一化，到构建训练网络，反归一化，你拟合作图）毕设课题作业，保证可用

神经网络 matlab数据处理 数据归一化 数据平滑 MATLAB归一化

说明：元胞自动机模型中的BJH模型，用于模拟仿真交通流现象

matlab-交通 交通流仿真 交通流模型 matlab-交通流 BJH