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：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

说明：应用交替方向乘子法来求解L1正则化问题、BP问题、LASSO问题的一种算法，

admm lasso-algorithm matlab-Lasso lasso lasso-matlab

说明：matlab的gcv函数，可以用于求取正则化参数。是regtools工具箱中的

GCV-function matlab中gcv gcv是什么函数 正则化参数 gcv函数

说明：自适应正则化的超分辨率重建程序，采用L1L2范数。

L1L2范数 正则-超分辨率 范数正则化 超分辨-matlab 自适应正则化

说明：利用正则化方法对模糊图像进行恢复的算法，产生一幅图象，然后加入噪声后对特定的输入正则化参数其进行图象恢复。

正则化图像 正则化-恢复 正则-图像 图像-正则 正则化-模糊

说明：PRML读书会第五章 Neural Networks（神经网络、BP误差后向传播链式求导法则、正则化、卷积网络）

大数据技术

说明：基于正则化转置的LDA matlab源代码，可以应用在人脸识别中，详细说明见readme

正则化 lda LDA--人脸识别 lda-face-recognition 人脸识别

说明：在MATLAB中求图像纹理特征，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，ldpc码的编解码实现，计算多重分形非趋势波动分析，DSmT证据推理的组合公式计算函数，matlab编写的元胞自动机。

matlab