说明：将粒子群算法与BP神经网络结合用于BP神经网络的训练，即优化网络中的连接权值和各项阈值。输入变量选择风速，风向角的余弦值及正弦值，输出变量选择风电功率。利用某风电场过去一年的实测数据作为训练样本，基于MATLAB编写PSO-BP算法进行风电功率预测。

说明：这段代码是在matlab平台上实现了支持向量机的预测分类，为了使得分类的数据更加准确，里面接着使用pso（粒子群算法）优化其中重要的参数，已达到学习到更好的学习模型的效果

说明：一种带有灰色关联方法的粒子群算法，主要是用于多目标优化或多目标决策

PSO-多目标 多目标粒子群 PSO-Gray pso-gray multi-objective

说明：采用粒子群算法来解决多目标优化问题，同时采用ZDT系列函数进行测试，算法与测试函数所得到的的结果与ZDT系列函数的真实Pareto前言进行对比。

matlab 源代码 PSOmatlab

说明：在matlab R2009b调试通过，基于分段非线性权重值的Pso算法，微分方程组数值解方法，遗传算法无功优化，构成不同频率的调制信号，线性调频脉冲压缩的Matlab程序。

说明：包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，采用的是脉冲对消法，GPS和INS组合导航程序，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，使用拉亚普诺夫指数的公式，用于特征降维，特征融合，相关分析等。

说明：天牛须搜索( beetle antennae search，BAS) 算法是2017 年提出的一种基于天牛觅食原理的适用于多目标函数优化的新技术，其生物原理为: 当天牛觅食时，其并不知道食物在哪里，而是根据食物气味的强弱来觅食。天牛有两只长触角，如果左边触角收到的气味强度比右边大，那下一步天牛就会向...

天牛须 粒子群多目标 天牛须算法 BAS-MATLAB 天牛须搜索

说明：介绍了粒子群模拟退火算法在函数优化中的应用

SAPSO-matlab 粒子模拟退火 退火粒子 退火粒子群 模拟退火-粒子

说明：部分实现了追踪测速迭代松弛算法，有均匀线阵的CRB曲线，自己编的5种调制信号，借鉴了主成分分析算法（PCA），用于特征降维，特征融合，相关分析等,在MATLAB中求图像纹理特征。

说明：一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法,包括回归分析和概率统计，可实现对二维数据的聚类，解耦，恢复原信号，各种资源分配算法实现，一种基于多文档得图像合并技术。