说明：MATLAB神经网络30个案例分析 读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经...

BP RBF SVM SOM Hopfield LVQ Elman 小波等神经网络 PSO 粒子群 灰色神经网络 模糊网络 概率神经网络 遗传算法优化 PSO粒子群

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，对信号进行频谱分析及滤波，时间序列数据分析中的梅林变换工具，采用波束成形技术的BER计算，多目标跟踪的粒子滤波器，滤波求和方式实现宽带波束形成。

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说明：小型四旋翼的智能控制。使用基于粒子群的PID控制、基于遗传算法的PID控制，以及BP神经网络控制

quadrotor 四旋翼-遗传 BP-PID-控制 quadrotor-PID 粒子群旋翼

说明：多姿态，多角度，有不同光照,一种基于多文档得图像合并技术，窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），BP神经网络用于函数拟合与模式识别，是本科毕设的题目。

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说明：pso(粒子群算法）优化神经网络matlab的m 文件

神经网络-matlab PSO.m 神经网络--pso pso-bp的matlab源代码 pso-elm

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：首先将粒子群算法应用于神经网络的训练，并采用标准的BP算法对神经网络的参数进行进一步的微调。

说明：硕士论文，基于机器视觉苹果检测算法的研究。主要内容包括：1、国内外研究现状及进展 2、苹果图像采集与处理 3、苹果大小与形状检测 4、粒子群优化的BP神经网络苹果颜色检测算法 5、遗传算法优化BP神经网络苹果缺陷检测算法 6、苹果检测系统的软件、硬件及界面设计。

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说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，人脸识别中的光照处理方法，可直接计算得到多重分形谱,利用自然梯度算法，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，加入重复控制。

说明：旋转机械二维全息谱计算，isodata 迭代自组织的数据分析，三相光伏逆变并网的仿真，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

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