说明：将粒子群优化算法与自适应算法相结合，能够自适应调整位置速度，能较少误差。
APSO 粒子群优化算法 自适应算法相结合
说明：基于遗传算法的认知无线电的实现，充分利用利用遗传算法的人工智能优化，对认知无线电的通信参数自适应调整予以实现。
认知通信 认知无线电 人工智能 遗传算法 人工智能优化
说明：语音处理说话人识别，人工智能，实现基于VQ和GMM的说话人识别系统，通过增减训练数据或调整系统参数，对比分析一下基于VQ和GMM的说话人识别系统性能差别。
毕设 语音处理 系统性能 语音识别系统 说话人识别 GMM语音
说明：该算法详细仿真了EKF、UKF以及PF三种方法，进行了对比，只需简单的调整参数就可以观察在不同条件下的滤波效果。
EKF-算法-对比 EKF_UKF EKF pf 多传感器-融合
说明：区域生长:标注详细，参数可在程序中调整
site:www.pudn.com 区域生长-Matlab 区域生长 区域-生长
说明：使用matlab语言编程的steger图像边缘检测算法，不仅可以检测图像边缘中心，对于图像边的两侧，只要调整好参数也可以达到目标。
边缘 steger-算法 steger中心 steger算法 steger算法-matlab
说明：这是一个径向基函数神经网络，通过RBF网络的学习算法来逼近一个二维函数，并利用LMS算法来进行权值调整。
RBF--权值-LMS 径向基函数 RBF-学习算法 RBF网络-LMS算法 RBF
说明：是机器学习的例程，可实现对二维数据的聚类，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，构成不同频率的调制信号，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,基于K均值的PSO聚类算法。
二维数据聚类 加权网络 幂率分布 AHP层次分析法计算 K均值 PSO聚类算法。
说明：在极坐标下计算电力系统网络潮流以及加设FACTS（UPFC）原件后的潮流调整
UPFC潮流计算 UPFC-in-MATLAB matlab-电力系统 极坐标潮流 电力
说明：计算梯度下降法计算极值，只能找到局部最小点。可以通过调整步长实现全局最小
梯度下降-最小 梯度下降法 gradient-descent 梯度下降 find-minimum-matlab
