说明：贝叶斯算法优化了LSSVM的算例，算例中有贝叶斯算法优化，相对比较少见的优化。

贝叶斯算法 LSSVM 贝叶斯算法优化

说明：贝叶斯分类器 基于背景差分的运动目标检测 基于小波变换的图像压缩 基于BP的模型优化预测 基于RLS算法的数据预测 等等

优化-BP-分类 运动目标分类 贝叶斯-预测 BP优化分类器 RLS应用分析

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正 则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

贝叶斯正则化算法 BP网络 L-M算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr BP

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯。

贝叶斯正则化算法 BP网络 L-M算法 trainlm 贝叶斯

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。 在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

Trainlm BP-noise 贝叶斯正则化 L-M优化bp

说明：采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推广能力。在本例中，将采用两种训练方法，即L-M优化算法（trainlm)和贝叶斯正则化算法（trainbr),用以训练BP网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

贝叶斯拟合 trainbr BP数据拟合 Trainlm data-fit-matlab

说明：L-M优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr）

​L-M trainlm 贝叶斯正则化 trainbr

说明：采用贝叶斯正则化算法提高bp网络的性能，即L-M优化算法

bp正则化 贝叶斯网络 lm-bp LM-BP---matlab LM

说明：采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

BP 网络 贝叶斯正则化算法 L-M 优化算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr 白噪声

说明：采用动量梯度下降算法训练BP网络，采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络。

动量梯度 L-M 贝叶斯正则