BP迭代

针对多个参与者和回合，开发的matlab迭代囚徒困境游戏。

matlab经典代码-迭代.m

详细介绍了如何使用Matlab编程实现Logistic迭代算法的求解过程。通过编程，可以有效地求解Logistic回归模型，实现数据分类和预测功能。

这是一段关于使用Matlab编写的迭代学习控制代码，经过作者亲自测试，确保可靠。作者投入了大量的心血和劳动，希望有缘人能够珍惜这份劳动成果。

GA-BP 与 BP-遗传算法：BP 神经网络优化之辨析 GA-BP 和 BP-遗传算法 都是用于优化 BP 神经网络的常见方法，它们分别在不同的环节对 BP 网络进行改进： GA-BP: 利用遗传算法优化 BP 神经网络的 权重和阈值。通过模拟自然选择的过程，遗传算法不断迭代，寻找最优的权重和阈值组合，以提高网络的精度和泛化能力。 BP-遗传算法: 利用遗传算法优化 BP 神经网络的 网络结构。遗传算法搜索最佳的网络层数、每层神经元数量等结构参数，构建更精简高效的网络模型。 两种方法各有优势，选择哪种方法取决于具体的应用场景和优化目标。 实验数据和代码 部分可以提供具体的实例，展示两种方法的实际效果和代码实现。通过对比实验结果，可以更直观地理解 GA-BP 和 BP-遗传算法对 BP 神经网络的优化效果。

BP神经网络的MATLAB代码实现展示了其基本的架构和训练过程。首先，定义网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。其次，初始化权重和偏置，然后通过前向传播计算输出，使用误差反向传播算法调整权重和偏置。最后，通过多次迭代训练网络，直到误差满足要求。该代码适用于简单的分类和回归任务，具有较好的学习能力和泛化性能。

MATLAB的egde源代码在AIRToolsII工具箱中得到了详细的介绍和解释。

这个压缩包包含了几个BP神经网络程序源代码，每个程序都附有详细的解释。有些代码比较简单，而有些稍微复杂一些。文件中包括了图示Figure4.jpg和几个BP神经网络程序源代码。

迭代器是一种机制，可通过它不断转向集合中下一个元素并将其置为当前元素。迭代器是对位置 ADT 的扩展，一个位置本身就是一个迭代器，但无法持续更新。简单迭代器的 ADT 支持 hasNext() 和 getNext() 方法，用于检查剩余元素和返回下一个元素。Java 提供了 Iterator 接口来实现迭代器，它还支持从集合中删除当前元素。为了支持迭代，集合的 ADT 必须提供方法来创建迭代器。

非平稳信号的快速迭代滤波技术[1,2,3]，使用FFT技术实现高效处理[2,3]。方法需定期边界扩展，建议采用预处理信号的方法[4]，具体操作可参考“Extend_sig_v2.m”。应用示例详见“Example_real_life_v6.m”。请引用我们的相关研究作品：[1] A. Cicone, J. Liu, H. Zhou, “用于信号分解和瞬时频率分析的自适应局部迭代滤波”，《应用和计算谐波分析》第41卷第2期，2016年9月，384-411页，doi:10.1016/j.acha.2016.03.001，Arxiv: http://arxiv.org/abs/141。