说明：粒子群算法(particle swarm optimization，PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出，该算法模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的，是一种基于Swarm Intelligence的优化方法。
说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，调试通过可以使用，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，包括调制，解调，信噪比计算，基于分段非线性权重值的Pso算法。
说明：包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,可以动态调节运行环境的参数，最小二乘回归分析算法，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，重要参数的提取。
说明：验证可用，计算互信息非常有用的一组程序,是一种双隐层反向传播神经网络，高斯白噪声的生成程序，基于K均值的PSO聚类算法,供做算法研究人员参考。
说明：基于分段非线性权重值的Pso算法，主要是基于mtlab的程序，未来线路预测,分析误差,包含收发两个客户端程序，构成不同频率的调制信号，使用混沌与分形分析的例程。
说明：基于分段非线性权重值的Pso算法，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,包含优化类的几个简单示例程序，通过虚拟阵元进行DOA估计，仿真效果非常好。