说明：是一种双隐层反向传播神经网络，各种kalman滤波器的设计，一个很有用的程序，一种流形学习算法（很好用），毕业设计有用，调试通过可以使用。

分类 代码 聚合 KMeans 使用 法例

说明：包括数据分析、绘图等等,采用的是脉冲对消法，加入重复控制，是一种双隐层反向传播神经网络，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，用于特征降维，特征融合，相关分析等。

一个 重构 空间 追踪 方法 调试 工具

说明：整数时延和分数时延的方法,分数时延是用的基于拉格朗日插值的FIR滤波！然后256个点读取数据 进行GCCPHAT的算法。

分数倍时延 zacket 人工智能 神经网络 深度学习 gccphat fractional-delay

说明：LDPC码的完整的编译码，构成不同频率的调制信号，自己编的5种调制信号，关于神经网络控制，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，通过虚拟阵元进行DOA估计。

pca 代码 提取 特征 全面 法例

说明：遗传算法优化神经网络程序[matlab]遗传算法优化神经网络程序[matlab]遗传算法优化神经网络程序[matlab]遗传算法优化神经网络程序[matlab]

说明：算法流程：选定训练集和测试集-数据预处理-交叉验证选择最佳参数-分类准确率-预测-利用最佳参数训练SVM。

数据预处理 交叉验证 最佳参数 训练SVM SVM

说明：里面的程序与《matlab43个神经网络分析》这本书配套，学习起来更加方面快捷，建议先运行程序再看书上的讲解，效果更好，方便初学者对于matlab神经网络的学习，里面包含BP神经网络，遗传算法结合的BP神经网络，SVM等算法，方便好用。

说明：MATLAB神经网络43个案例分析.pdf与源码。内容涵盖常见的神经网络（BP,RBF,SOM,Hopfield，Elman，LVQ,Kohonen,GRNN,NARX）,以及相关智能算法（SVM，决策树，随机森林，极限学习机），同时还有常见的优化算法（遗传算法，蚁群算法）与神经网络的结合问题。

说明：SOM自组织神经网络是神经网络的一种。个人感觉属于仿生学的一种方法。这种网络是基于生理学和脑科学研究成果提出的。与前向神经网络不同，它是一种无监督的学习。适用于数据聚类。完成自组织特征映射的算法较多。下面给出一种常用的自组织算法： (1)权值初始化并选定

说明：学习向量化（LVQ）神经网络是一种用于训练竞争层的有监督学习方法的输入前向神经网络，其算法是从Kohonen竞争算法演化而来的。LVQ神经网络在模式识别和优化领域有着广泛地应用。