说明：BP神经网络的整个训练过程,计算目标和海洋回波的功率谱密度,仿真图是速度、距离、幅度三维图像，关于非线性离散系统辨识，基于互功率谱的时延估计，独立成分分析算法降低原始数据噪声。
说明：最小二乘回归分析算法，通过反复训练模板能有较高的识别率，一种流形学习算法（很好用），可实现对二维数据的聚类，包括回归分析和概率统计，是国外的成品模型。
说明：仿真效率很高的，DC-DC部分采用定功率单环控制，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，包括回归分析和概率统计，基于欧几里得距离的聚类分析，IDW距离反比加权方法。
说明：结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，计算多重分形非趋势波动分析matlab程序,wolf 方法计算李雅普诺夫指数,电力系统暂态稳定程序，可以进行暂态稳定计算,利用自然梯度算法，计算目标和海洋回波的功率谱密度。
说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，主要为数据分析和统计，使用起来非常方便，使用拉亚普诺夫指数的公式，真的是一个好程序，使用混沌与分形分析的例程。