研究的是手写字符的识别系统，首先介绍了现阶段光学识别技术（ORC）的发展情况，并对其在发展过程中存在的各种难题进行了分析和总结。然后对神经网络的国内外研究现状和主要特点进行详细的分析说明，并对神经网络模型进行了简要的介绍。在建立字符识别系统过程中首先需要制作手写字符的图片作为字符识别系统的输入信息，运用MATLAB作为系统实验的处理工具，建立基本函数。对字符图片进行归一化处理获取字符图片的数字的特征值，运用BP神经网络对输入的各个手写字符的特征值采进行训练，通过训练后的神经网络系统后对各手写字符图片进行识别。在实验环节采用 MATLAB 的读取手写的字符图像信息，由于提取的图像信息没有经过归一化处理所以无法获取其字符图像的特征信息。通过采用自定义的归一化算法对读取的字符图像归一化的预处理提取数字特征。将提取的数字特征信息作为神经网络的输入，对神经网络进行训练获取神经网络的输出结果。

MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

基于MATLAB编程，利用PSO寻找函数全局最优（可自行扩展）； 代码注释多，简化强，仅一重循环，便于理解PSO算法编程

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基于BP神经网络的齿轮箱故障诊断

粒子群的定义、发展以及其应用，详细描述了粒子群算法的流程对初学者是一个极好的资料

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在Qt4.8.7上使用C/C++编写的一个蚁群算法求解TSP问题的示例，并配有简单的图形显示，由于是简单实现，所以没有将各部分进行封装，但是主要参数和部分都有关键注释，如有问题欢迎指出，欢迎交流！ 20220601 - 几年前读研寒假时连学带练在Qt上写了一堆TSP，最近看到之前上传的蚁群法断断续续有人下载，所以把这个模拟退火的也找出来上传了，写的比较粗糙请多包涵。

粒子群算法的PPT讲解，以及如果对粒子群算法进行改进的方法。