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说明，这个matlab程序的目标是对BP神经网络中的神经元连接权和阈值构成的高维参数空间进行最优求解，试图用PSO算法求解神经网络中的参数，而不是用传统的误差反传算法。但由于经典粒子群算法存在局部最优的问题。该算法也存在同样的问题。该算法在迭代数较大时可以基本做到误差较大的函数拟合。但是通过该资源提供的图解和代码注释，用户可以很容易的学习到PSO算法的过程。至于如何突破局部最优，这个就有待各位PSO爱好者进行优化了。

参照abaqus帮助文章中的案例，修改了一下，适用于有方向要求的磨损

1、流形学习是一种非线性降维或数据可视化的方法，已经在图像处理如人脸图像,手写数字图像, 语言处理方面取得了较好的效果，在机械故障诊断方面也有很好的效果；2、资源包含轴承振动源数据和流行学习的Matlab程序。

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【实例简介】采用BP神经网络对反馈进行学习，可以根据整个系统运行状态，不断自动调整三个PID控制参数，而不像传统PID控制需要人工调整。因而比传统的PID控制算法更具有良好的灵活性和的适应性。

基于gsoap2.8.70,onvif协议的鉴权及云台操作，不包含设备发现