说明：关于频谱资源分配的算法，基于惯性指数收敛的蝙蝠算法，与标准蝙蝠算法，遗传算法进行对比，有很好的收敛性。

说明：粒子群算法在处理优化问题时，具有收敛速度快，运行效率高的特点。是近些年来使用的比较广泛的一种智能启发式算法。将细菌觅食算法与粒子群算法相结合，发挥两者的优点，是算法的收敛性得到了极好的改善。

matlab 觅食 算法 粒子 混合

说明：walcott—zak观测器虽然对系统的非线性／不确定性具有鲁棒性，但观测器的设计需要满足严格的假设条件，设计参数的选取需要计算大量不等式．针对当系统维数较高时，walcott—zak观测器难以设计，在walcott—zak观测器基础上，提出了一种鲁棒滑模观测器，基于设计新的控制策略，避免了walc...

matlab

说明：自适应动态规划介绍。一种求解动态规划方法HJB方程的自学习控制算法，称其为自适应动态规划算法。所提的算法可以用来解决未知离散时间非线性系统的最优控制问题，同时给出了该控制算法的收敛性证明。算法的实现用到了三个神经网络，在递推的每一步分别用来近似性能指标函数、最优控制律和未知非线性系统。

神经网络 最优问题ADP ADP 最优控制 HJB求解 HJB方程 matlab

说明：(径向基函数)神经网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等(rmf netural network matlab)

rbf故障诊断 故障诊断 控制 RBF 神经网络

说明：本文研究了有限反馈下基于博弈论的联合功率分配与反馈速率控制优化问题。通过建立新的博弈模型，证明了其纳什均衡的存在性。同时，根据功率与反馈速率的关系，提出了一种迭代算法，可快速收敛到博弈不动点。仿真结果表明，联合优化算法的性能优于单单考虑反馈速率的算法。

有限反馈 功率优化分配 博弈功率控制 博弈迭代功率

说明： 最小二乘格型滤波器LSL 1、LSL算法实现线性预测 ；2、考察LSL算法的收敛性；3、与LMS、RLS算法进行性能比较。

matlab 滤波器 lsl 最小

说明：拟牛顿法和最速下降法(Steepest Descent Methods)一样只要求每一步迭代时知道目标函数的梯度。通过测量梯度的变化，构造一个目标函数的模型使之足以产生超线性收敛性。这类方法大大优于最速下降法，尤其对于困难的问题。另外，因为拟牛顿法不需要二阶导数的信息，所以有时比牛顿法(Newton...

拟牛顿迭代法 无约束优化 拟牛顿法 导数约束 优化 s函数

说明：这个算法是基于峭度的快速不动点算法，混合方式是线性瞬时混合，适定情况，该算法收敛速度较梯度算法快，很实用。

基于峭度fastica Kurt峭度 峭度的FastICA kurt 峭度

说明：该代码为盲源分离中的相对牛顿法，收敛性能稳定，分离效果优越，值得借鉴。

Blind-Source 盲分离 盲源分离--全局矩阵 分离 牛顿法