说明：BP 风能预测，可以使用PSO等优化算法优化权值和阈值。

​BP神经网络 风能预测 PSO算法

说明：基于蚁群算法的 TSP 求解，分别采用蚁群算法和蚁群算法-粒子群混合算法进行优化求解，使用不同的交叉和变异适应度函数更新粒子，从而实现 TSP问题的优化求解，更加逼近实际问题。

蚁群算法 TSP 粒子群混合算法

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：PSO算法和BP神经网络都是现在非常热门的两个算法，在各自的领域都担当着至关重要的作用，通过MATLAB实现pso优化bp中以发挥其最大优势。

​PSO算法 BP神经网络

说明：基于遗传算法的认知无线电的实现，充分利用利用遗传算法的人工智能优化，对认知无线电的通信参数自适应调整予以实现。

认知通信 认知无线电 人工智能 遗传算法 人工智能优化

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：基于大坝温控的温度预报程序，采用了L-M优化算法和贝叶斯正则化算法，结果良好。

大坝温控 L-M优化算法 贝叶斯正则化算法 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：无线信息和能量同传的D2D通信，拉格朗日求解凸优化。

D2D优化 D2D通信优化 无线通信 D2D 凸优化 通信

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