说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，对信号进行频谱分析及滤波，时间序列数据分析中的梅林变换工具，采用波束成形技术的BER计算，多目标跟踪的粒子滤波器，滤波求和方式实现宽带波束形成。

算法 测试 源程序 函数 使用 最小 粒子

说明：用传输矩阵的方法和Matlab技术研究光子晶体的缺陷模式。

传输矩阵-matlab transfer-matrix ttm-pdf defect-photonic 光子晶体

说明：模式传输的光束质量，模式经过增益饱和放大的光束质量因子的模拟主要运用的方法是最小二乘法拟合。其思路是用分步傅里叶法得到多个不同位置的光强分布，然后通过二阶矩方法得到束半宽，用最小二乘法拟合得到传输半径的一元二次方程，形式如下

二阶矩 光束传输法 光放大 模式增益 模式传输的光束质量

说明：普通粒子群算法无法感知外界环境的变化，在外界环境发生改变时无法实时进行响应，因而缺乏动态环境寻优能力。在普通粒子群算法基本上通过增加敏感粒子得到一种动态粒子群算法，该算法通过实时计算敏感粒子的适应度值从而感知外界环境的变化，当外界环境的变化超过一定的阈值时算法以按一定比例更新速度和粒子的方式进行相应...

matlab 基于 动态 粒子 算法 环境

说明：在计算机科学，粒子群优化算法(PSO) 是一种计算方法，优化问题的反复尝试改善质量的某项措施是候选解决方案。PSO 优化问题，在人口为候选的解决方案，在这里取绰号的粒子，和在这些粒子中移动搜索空间根据简单的数学公式对粒子的位置和速度

matlab 算法 源代码 优化 粒子

说明：资源描述基于粒子滤波的非线性混合系统故障诊断。本代码实现了otpf（观察和过渡的最有可能的方式跟踪粒子滤波）从纸”混合系统的状态跟踪和使用粒子滤波器”Siamak tafazoli等人的故障检测。2006。在本文的例子是在MATLAB环境中再现。

matlab 滤波 粒子 观察 过渡

说明：本书广泛吸收统计学，神经网络，数据挖掘，机器学习，人工智能，群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中，全书共13章：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测试，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计，决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法...

matlab 代码 智能 识别 计算 模式 书本

说明：多目标粒子群的matlab程序，文中设置了两个目标，f1和f2，采用加权求解的方式

粒子群-多目标 19G 加权多目标 粒子群多目标 粒子群--交通

说明：多种群的链式智能体遗传算法，代码及其用于优化的实验结果都在里面。大家用了最好给点评价，建议只作为研究用，相关的论文。

多种群代码 多智能体 多智能体算法 多种群 population-Algorithm

说明：局部二进制模式ＬＢＰ，介绍了三种不同的ＬＢＰ算子，用于分析图像的局部纹理特征．

纹理二进制 图像纹理特征 局部LBP LBP算子 纹理特征MATLAB