基于bp神经网络pid控制程序

本文实现了C4.5的算法，在ID3的基础上计算信息增益，从而更加准确的反应信息量。其实通俗的说就是构建一棵加权的最短路径Haffman树，让权值最大的节点为父节点。ID3算法：ID3算法的核心是：在决策树各级结点上选择属性时，用信息增益（information gain）作为属性的选择标准，以使得在每一个非叶结点进行测试时，能获得关于被测试记录最大的类别信息。其具体方法是：检测所有的属性，选择信息增益最大的属性产生决策树结点，由该属性的不同取值建立分支，再对各分支的子集递归调用该方法建立决策树结点的分支，直到所有子集仅包含同一类别的数据为止。最后得到一棵决策树，它可以用来对新的样本进行分类。

资源描述基于Gabor+pca识别人脸表情 ，很详细，用opencv实现的  对于学习pca算法的初学者很有用。

应用背景 求最大值与求最小值两者转换时的修改处： BaseStepPso：代码83行和91行 InitSwarm： 代码44行 PsoProcess： 代码 69行 关键技术 调用格式： Scope=[  ]; [xm,on,off,fv]=PsoProcess(N,D,Scope,@InitSwarm,@BaseStepPso,@fitness,IsStep,0,M,IsPlot); Xm：目标函数取最大值时的自变量 Fv：目标函数的最大值 on:在线性能的数据 off:离线性能的数据 N:粒子数目(一般取20-40。对于大部分的问题10个粒子已经足够可以取得好的结果, 不过对于比较难的问题或者特定类别的问

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