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MIMO-Detection-Algorithm-
- 多入多出(MIMO)系统可以获得比单发单收系统更高的容量，对于MIMO系统，最大似然检测是最优接收，但其 指数复杂度难以在实际中应用。针对该问题，结合格缩减理论提出了基于Householder变换的复数域格缩减算法，将该算法和 MIMO次优检测算法相结合，给出了量化判决方法，且该复数域格缩减算法复杂度小于实数域格缩减算法。仿真结果表明， 基于Householder变换复数域格缩减的MIMO次优检测算法，通过优化信道矩阵可以得到更好的判决域，取得了逼近最优最大 似然检测算法的性能。
artificial-neural-network
- 人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的，旨在反映人脑结构及 功能的一种抽象数学模型。自1943 年美国心理学家W. McCulloch 和数学家W. Pitts 提 出形式神经元的抽象数学模型—MP 模型以来，人工神经网络理论技术经过了50 多年 曲折的发展。特别是20 世纪80 年代，人工神经网络的研究取得了重大进展，有关的理 论和方法已经发展成一门界于物理学、数学、计算机科学和神经生物学之间的交叉学科。 它在模式识别，图像处理，智能控制，组合优化，金融预测与
Evolutionary-Algorithms
- 玄光男遗传算法讲稿（遗传算法和优化：理论及其应用）.-Evolutionary Algorithms and Optimization:theory and its application.
SVM-and--Face-Recognition
- 支持向量机及其在人脸识别中的应用研究 上海交通大学博士论文，在知网上面付费下载得到的。本文从应用的角度出发，较为全面地对一些相关问题进行探讨，并使用Visual C++实现了一个基于支持向量机的人脸识别软件—idTeller。 论文的主要工作和创新点包括： ·提出了两种基于VC边界的支持向量机参数选择算法—固定C算法和VC-CV算法。VC边界是两类支持向量机参数选择的一个理想准则，但它的一些固有缺点使其应用变得困难。本文通过将VC边界转化为VC指标，最终把问题归结为对最小包围体的求解，从理论
YXZL
- 《游戏之旅——我的编程感悟 云风著》 这是一本非常有特色的计算机编程学习书籍。其特色就在于它将作者十余年来对游戏编程的所思、所感、所悟与编程理论知识相结合，褪去了纯理论的教学理念，使读者在前人的学习过程中吸取学习经验和教训，将计算机基础知识和高级编程技术不知不觉地融入自己的头脑中。 本书忠实地记录了作者十余年来对游戏编程的所思、所感、所悟。全书按照作者本人学习和实践的过程，带着读者从基础的计算机知识到高级的编程技术，从非常专业的汇编优化到非常实际的项目管理进行了一次游戏开发的全景探索
Courant(matlab)
- 最优化理论约束优化,罚函数法极小化函数的matlab程序-Constrained optimization, penalty function method matlab program
Huffman_pdf
- 范式哈夫曼算法的分析与实现(论文全文) 摘要：全面介绍了范式哈夫曼算法的理论基础和实现方式。详细讨论了编码位长计算、限制编码位长、解码优化、码表二次压缩等实现技术。并给出了一个切实可行的应用程序。 -Paradigm Huffman algorithm analysis (full paper) Abstract: a comprehensive introduction to the theoretical basis and implementation of the parad
Huffman_dpr
- 范式哈夫曼算法的分析与实现(项目文件) 摘要：全面介绍了范式哈夫曼算法的理论基础和实现方式。详细讨论了编码位长计算、限制编码位长、解码优化、码表二次压缩等实现技术。并给出了一个切实可行的应用程序。 -The paradigm Huffman algorithm analysis and implementation (project file) Abstract: a comprehensive introduction to the theoretical basis and im
feixianxingguihua
- 非线性规划的基本理论，用数学软件求解非线性规划，钢管订购及运输优化模型-The basic theory of nonlinear programming, mathematical software for solving nonlinear programming, Steel Pipe Order and transportation optimization model
cvx
- 国外著名的凸优化程序包，压缩感知理论，恢复算法-Foreign well-known convex optimization package, compressed sensing theory, and recovery algorithm
Rgcfe
- 遗传算法简称GA(Genetic Algorithm)，在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法。遗传算法在模式识别、神经网络、图像处理、机器学习、工业优化控制、自适应控制制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。在人工智能研究中，现在人们认为“遗传算法、自适应系统、细胞自动机、混沌理论与人工智能一样，都是对今后十年的计算技术有重大影响的关键技术”。 -The genetic algorithm referred to as GA (Genetic Algorithm), is essent
GNew_Genetic_e
- 遗传算法及其育种:GA于20世纪60年代由美国Michigan大学J.H.Holland教授[1]首先提出。它可广泛应用于人工智能、机器学习、函数的优化、自动控制等领域。GA的突出特点是将问题的解空间间通过编码转换为GA的搜索空间，把问题的解转换为生物的个体，并借助生物的遗传和进化理论，对多个个体同时进行选择、交叉和变异操作。这样，可以较快地搜索到最优解。但是，遗传算法易陷入局部最优。搜索效率还不是 -Genetic Algorithm and Breeding: GA 1960s firs
yichuan
- 通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体的适应性的提高。这一点体现了自然界中"物竞天择、适者生存"进化过程。1962年Holland教授首次提出了GA算法的思想，从而吸引了大批的研究者，迅速推广到优化、搜索、机器学习等方面，并奠定了坚实的理论基础。-Individuals through the mechanism of natural selection, genetic mutation, adaptation to improve. This is evidenced by the
graypso
- 基于灰色理论的粒子群优化算法，在matlab7上进行了试用-Based on Grey Theory PSO, a trial on the matlab7
failed-to-translate
- 】从实践和理论角度汇总了W indow s 下异步串行通信编程的基本规律和常见方法, 指出了各种编程方法 的优势和不足, 重点阐述了如何扬长避短、综合应用各种方法编程实现可靠而高效的串行数据通信, 突出说明 了怎样使用“特定通信协议和定时机制、多线程优化和W inA P I”的最优串行编程的数据接收过程实现。 -T he p ap er co llects the ru les and m ethods abou t the serial comm un ication
mds
- multidirectional search 优化算法，是在单纯形法的基础上，由1989年Torczon创建的。此算法在处理多维优化问题时，能够从理论上证明收敛。-multidirectional search optimization
DesignProjection
- 该程序实现了压缩感知理论中采用矩阵的优化。在压缩感知理论中，要求采样矩阵与稀疏矩阵的相关性越低越好。该代码采用一种交替投影的方法实现采用矩阵的优化，有效降低其相关性。-The program to achieve the optimization of the use of matrix theory compressed sensing. Requirements of the sample matrix and sparse matrix theory of compressed sensi
MATLA_xiangliang_B_X_L_P
- 基于MATLAB支持向量机实验模型研究与设计 支持向量机作为一种优秀的学习方法，它具有理论完备、适应性强、全局优化、训练时间短、泛化性能好等优点，已成为当前国际机器学习界的研究热点，有着很好的应用前景。-MATLAB-based support vector machine experimental model of research and design support vector machine as an excellent way to learn, it has the adva
NonCVX_MC
- 基于凸优化算法的矩阵填充稀疏矩阵理论的Matlab实现。-Based on convex optimization algorithm of matrix fill sparse matrix theory Matlab achieve.
GA2
- 基于遗传算法求解多元函数优化问题，程序理论使用变量数目不限制-Based on genetic algorithm to solve the multi-function optimization problem, the use of the procedural theory does not limit the number of variables