资源列表
BPNet
- BP神经网络算法，常用模型及介绍。BP神经网络的C语言实现-BP neural network algorithm, commonly used models and introduction.
Gradient-descent-of--regression
- 给定一组数据，用梯度下降法进行一元线性回归。包含数据和源程序。-Given a set of data, a linear regression using the gradient descent method. Contains the data and source code
c
- 循迹机器人程序适合于高校的各种循迹比赛，算法比较简单，效果相当好的-Tracking robot program
lyapunov
- 混沌时间序列中 求lyapunov 指数的程序-Chaotic time series and Lyapunov index procedure
lyapunov(wolf)
- 混沌时间序列中的用wolf法计算lyapunov 指数，速度超快-In chaotic time series using wolf method in the calculation of Lyapunov index, speed Ultrafast
2011_printing_BoneNET-A-Network-Model-of-Bone-Mic
- bone structural model using bone network
pcnn
- 对于已经给定的特征，能够运用神经网络强大的处理复杂数据稳定的能力，给予有效的分类，达到很好的识别效果。-Has been given the characteristics of the use of powerful neural network to handle complex data and stable capacity to give a valid classification, to achieve good recognition results.
Foundamental-method
- 无网格方法中的采用基本解方法求解微分方程的问题-meshless method of fundamental method for solving equations problem
pattern_matching
- 分别用KMP、Monte Carlo 和Las Vegas 算法编制3 个程序，随机生成不小于5000 对、 长度很长、且长度不等的01 串X 和Y（三个程序生成 相同的串），然后统计算法的执行时间、Monte Carlo算法出错的比率，并根据运行结果对三种算法进行深入的比较。注意， 先利用本题下方所给素数实现上述算法，学完素数判定 算法之后，将该算法编程，产生一定数量的大素数并用数组保存起来（分别试不超过5000、500000、50000000），以供上述随机算法使用-The
geleilianghuachengxu
- 各類量化編碼程序,量化原理,霍夫曼編碼等-Various quantization coding procedures
ISODAT--CPP
- 模式识别中的ISODATA算法的实现，选择各个参数，实现模式样本的分类。-ISODATA algorithm in pattern recognition, to select various parameters to achieve the classification of the pattern samples.
Missionaries-With-Savage-Problems-
- 在人工智能中用A*算法解决传教士与野人问题，最后输出解决方案-Using the A* algorithm to solve the Missionaries With Savage Problems