1.领域：matlab，调制信号识别 2.内容：基于BP神经网络的调制信号识别,识别出2ASK,4ASK,2PSK,4PSK,2FSK,4FSK+代码操作视频 3.用处：用于BP神经网络的调制信号识别编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

Eeg数据的特征提取和BP神经网络的技术研究

该游戏有两个系统。一个是玩家控制的小车。还有一个AI控制的坦克可以自动探寻敌方坦克所在位置，进行攻击。 运行run_examples.py文件，可以实现坦克战斗界面，其中： machine_control() # human_control() 两个函数进行选择性注释，第一个为增强学习后的坦克大战。第二个函数 human_control()为认为操作进行坦克大战。 run_RF.py函数实现了增强学习模型训练过程。 坦克大战功能： 人工操作坦克控制功能 使用pygame库之后，可以检测玩家的控制，当玩家按下按键后，就可以映射到我方坦克上，从而进行操控。基本操作是： w——前进 s——后退 a——向左前进 d——向右前进 空格——发射导弹 Tensorflow（神经网络编程框架） 2.12 Keras（高级神经网络框架） 2.3.4

分析了粒子群优化算法的收敛性,指出它在满足收敛性的前提下种群多样性趋于减小, 粒子将会因速度降低而失去继续搜索可行解的能力;提出混沌粒子群优化算法, 该算法在满足收敛性的条件下利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性, 将混沌状态引入到优化变量使粒子获得持续搜索的能力.实验结果表明混沌粒子群优化算法是有效的,与粒子群优化算法、遗传算法、模拟退火相比,特别是针对高维、多模态函数优化问题取得了明显改善.

齿轮箱诊断，基于小波特征和BP神经网络分析

matlab代码粒子群算法 ********火车时刻表问题******* 设置：要获取执行代码所需的所有必要条件，请运行Matlab中的startup.m文件。 我们有一个Matlab脚本，该脚本以不同的参数运行所有5种算法：runAll.m 您可以从runAll.m脚本中查看如何执行每种算法，下面还提供了执行每种算法所需的代码。 **在任何算法代码之前包括以下内容** numTrains = 10 LatestDep = 7 numStations = 3 sc = RandomTrains（numTrains，latestDep，numStations）; rs = sc.getRS（）; IdealSolution = rs.genIdealSolution（）; rs.reset（）; [initSolution，initConflicts，initLateness] = rs.getSolution（）; **遗传算法** rs.reset（）; GApopulation1 = 10; [GAIts1，bestGADelay1，bestGACost1] = GA_Main（s

基于csp特征，然后实现LDA和bp神经网络的分类技术研究 Csp-lda，csp-bp的脑电波分类技术研究

1.领域：matlab，BP神经网络 2.内容：通过BP神经网络进行数据预测分别进行自己编程实现BP以及matlab工具箱实现BP+代码操作视频 3.用处：用于BP神经网络编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

量子粒子群算法探究.docx

前面一个资源没有考虑全局信息素的挥发,这一个做了一点改进...