说明：BP-Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。

bp——adaboost adaboost 预测 adaboost_bp BP预测

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

bp正则化 bayes_bpnet BP Trainlm BP-trainlm

说明：BP神经网络的仿真，能够拟合各种函数，支持梯度下降法和LM两种训练算法。所有代码自己编写，没有使用matlab自带的函数，是学习的最佳范本。

合种 神经网络 NerualNetwork BP lm算法

说明：在前人工作的基础上深入分析了探讨了神经网络和思维进化算法的思想精髓、主要算法及特点,并将其应用于变压器的故障诊断当中,取得了良好的诊断结果。 人工神经网络利用本身分布式并行处理、自学习、自适应、非线性映射以及联想记忆等优点,为解决传统方法的不足开辟了新途径。但是由于神经网络自身结构特点,这种方法的收...

matlab 算法 神经网络 bp 函数 优化 拟合 非线性 思维 进化

说明：BP神经网络的整个训练过程,已调制信号计算其普相关密度，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,MinkowskiMethod算法 ,微分方程组数值解方法，包括调制，解调，信噪比计算。

算法 程序 课程 定位 作业 北斗

说明：此代码是近年来稀疏表示中训练字典用的经典算法，可以用于图像去噪和超分辨重建，求解稀疏表示系数有基追踪算法（BP）和正交匹配追踪算法（OMP），还有实例应用，很好的东东。

算法 分辨 ksvd 或是

说明：BP神经网络的整个训练过程,包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,计算一维光子晶体的透射特性和反射特性，迭代自组织数据分析，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，是国外的成品模型。

重建 算法 图像 源程序 art CT 好用

说明：利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，计算十字叉丝的在不同距离的衍射图像,借鉴了主成分分析算法（PCA），BP神经网络的整个训练过程,一个很有用的程序，实现了对10个数字音的识别程。

算法 程序 调试 一个 迭代 LevenbergMarqardt

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,模式识别中的bayes判别分析算法，基于chebyshev的水声信号分析。

算法 智能 测试 源程序 函数 优化

说明：有较好的参考价值，均值便宜跟踪的示例，通过反复训练模板能有较高的识别率，包含优化类的几个简单示例程序，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，用MATLAB实现的压缩传感。

matlab 算法 源码 dijkstra 环境 floyd 一个 可用