1、神經網絡算法：
人工神經網絡系統是20世紀40年代後出現的。它是由衆多的神經元可調的連接權值連接而成，具有大規模並行處理、分佈式信息存儲、良好的自組織自學習能力等特點。
2、BP神經網絡算法：
又稱爲誤差反向傳播算法，是人工神經網絡中的一種監督式的學習算法。理論上可以逼近任意函數，基本的結構由非線性變化單元組成，具有很強的非線性映射能力。
3、小波變換：
一種新的變換分析方法，它繼承和發展了短時傅立葉變換局部化的思想，同時又克服了窗口大小不隨頻率變化等缺點，能夠提供一個隨頻率改變的“時間-頻率”窗口，是進行信號時頻分析和處理的理想工具。
4、遺傳算法：
模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。
5、粒子羣算法：
也稱粒子羣優化算法或鳥羣覓食算法，是近年來開發的一種新的進化算法。從隨機解出發，通過迭代尋找最優解。
