课程作业时的路径规划算法例程

资 源 简 介

课程作业时的路径规划算法例程

详 情 说 明

路径规划算法例程解析：基于双隐层BP神经网络的智能优化方法

在智能控制与自动化领域，路径规划问题常需要结合函数拟合与模式识别技术。课程作业中展示的例程采用双隐层结构的BP神经网络作为核心算法，这种设计相比单隐层网络具有更强的非线性映射能力。

例程的三大技术亮点： 在Matlab环境下实现了用户友好界面，降低了算法使用门槛，适合教学演示 创新性地引入分数阶傅里叶变换进行信号处理，增强了特征提取能力 通过四种关联度分析方法（邓氏/绝对/斜率/改进绝对）建立多维评估体系

该算法架构通过反向传播机制不断调整网络权重，特别适合解决具有复杂约束条件的路径优化问题。重复控制模块的加入使得系统具有自校正能力，能有效应对动态环境变化。对于工科学生而言，这种融合了传统控制理论和现代智能算法的实现方案，是理解智能路径规划技术的优秀教学案例。