说明：自适应动态规划介绍。一种求解动态规划方法HJB方程的自学习控制算法，称其为自适应动态规划算法。所提的算法可以用来解决未知离散时间非线性系统的最优控制问题，同时给出了该控制算法的收敛性证明。算法的实现用到了三个神经网络，在递推的每一步分别用来近似性能指标函数、最优控制律和未知非线性系统。

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说明：这是一个标准的Elman的程序外加一个利pso算法优化Elman神经网络权值的程序，可以运行出图，简单易懂！

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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：构建基于改进灰狼优化算法的神经网络数据预测模型(IGWO-BPNN)，目的在于用改进的灰狼优化算法优化神经网络模型，利用神经网络的反向传播优势，改善神经网络算法易于陷入局部最小值的缺陷，提高神经网络模型的预测精度。

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说明：遗传算法优化RBF遗传算法优化RBF径向基神经网络的matlab程序源代码用遗传算法对RBF网络的权值进行了优化,并与未进行优化的RBF网络进行了对比分析,结果表明经过优化的rbf网络逼近能力要好于未优化的网络

matlab 算法 遗传 优化 RBF

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。

说明：各类算法

神经网络

说明：RBF神经网络，PSO优化和GA优化对比的径向基神经网络

PSO-GA-matlab PSO_RBF pso-rbf PSO-NN PSO---RBF

说明：包内解压后含有两个程序，一个是带有归一化的双层BP神经网络，一个是不带归一化的双层BP 神经网络，其中需要输入的数据中第一列为要逼近的目标函数。反向的优化算法选项写在了BP.m文件中，使用时可以替换。BPp文件为带归一化的双层，EX为不带归一化的BP。

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。