说明：由于优化函数参变量。 步骤：设置误差函数->输入初始参数，阈值以及迭代次数。最后利用LM迭代函数进行迭代运算至误差小于阈值时终止。

LM参数 优化算法 参数阈值函数 LM优化算法 L-M

说明：采用遗传算法和例子群算法进行优化，可以采用试验设计方法构建试验样本，用Kriging方法构建适应度函数，然后进行优化求解，记住，采用此程序是，应该安装Kring工具箱子

matlab 算法 模型 函数 遗传 优化 粒子 kriging 求解 适应度

说明：这是一种基于采样和量化。这里对输入图像进行采样，并进行量化基础上我们使用了冈萨雷斯理论。

matlab Wap 使用 研究 空间 分辨率 量化 影响 降低

说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，从先验概率中采样，计算权重，关于小波的matlab复合分析，数据模型归一化，模态振动，ldpc码的编解码实现，单径或多径瑞利衰落信道仿真。

matlab 算法 选择 代码 svm 参数 进行 优化 不错 特征 粒子

说明：是极化sar的预处理滤波程序，lee滤波方便进一步对极化sar进行处理，如分解，分类等

matlab 滤波 程序 Lee SAR 极化

说明：改进果蝇优化算法运用在PID中

优化pid Fruit-Fly 果蝇算法pid 果蝇-pid PID优化--MATLAB

说明：改进的粒子群优化算法，加入了混沌序列，增强了寻优能力。

Pso 粒子群优化算法 混沌序列 粒子群算法 优化算法

说明：程序为改进的遗传算法对配电网无功优化补偿问题。电力系统配电网的无功优化规划是保证配电网安全、经济运行的一项有效手段，是降低网损、提高电压质量的重要措施。

遗传算法 配电网 优化补偿

说明：针对传统的基于小波变换的反锐化掩模图像增强算法中存在的问题，即对比度相同而幅角不同的边缘达到的增强效果之间差别较大，提出了一种新的基于小波变换的反锐化掩模图像增强算法。该算法在对原始图像进行小波分解的基础上，根据小波变换所提供的幅角，对小波系数进行。

小波变换 反锐化 掩模图像 增强算法

说明：针对BP神经网络的初始权值和阈值是随机选取的弊端，采用遗传算法寻优BP的初始权值和阈值，然后进行BP训练和测试。遗传算法包括编码 选择 交叉 和变异等操作。

遗传算法 BP神经网络 非线性预测