说明:模拟退火是 80 年代初发展起来的一种随机性组合优化方法。它模拟高温金属降温的热力学过程,并广泛应用于组合优化问题。基于模拟退火的粒子群优化算法是把模拟退火机制引入基本粒子群优化算法中,采用杂交粒子群优化算法中的杂交运算和带高斯变异的粒子群优化算法中的变异运算,以便进一步调整优化群体。
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,将采用两种训练方法,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。
说明:部分实现了追踪测速迭代松弛算法,matlab开发工具箱中的支持向量机,主要是基于mtlab的程序,通过反复训练模板能有较高的识别率,利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数,BP神经网络用于函数拟合与模式识别,FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器。