资源列表
1-Semantic-Representation-and-Recognition-of-Cont
- Semantic Representation and Recognition of Continued
rbf_exact
- rbf神经网络用于函数的回归，能根据已知的系写点对函数进行分析，达到预期目标。-rbf neural network for function regression, according to the known system of writing points to the function, to achieve the desired objectives.
nsga2
- optimisation d un contrô leur PID avec NSGAII optimization for a PID controler withe NSGAII
linearRegression
- 这是一个线性回归的函数。能够有效的进行回顾算法。其效果非常良好。-This is a linear regression function. Algorithm can be effectively reviewed. The effect is very good.
PID-NE1
- 先进的PID控制，采用系统辨识，在线的遗传算法-Advanced PID control, system identification, on-line genetic algorithm
fd(1)
- 图像形态学功能应用代码实现，包括基本的膨胀，腐蚀，开运算，关运算，及其组合实现-not only demonstrates the basics of using the Microsoft Foundation classes but is also a starting point for writing your application.
Pairingproblems
- 配对问题，在算法中设置一个栈，每读入一个括号，如果是右括号，则置于栈顶的最急迫的期待被消解，如果是左括号，则作为一个新的更急迫的期待压入栈中，使原有的在栈中的所有为消解期待的急迫性降低了一级，在算法开始和结束时，栈都为空。-Pairing problems
andshuangci2
- 该代码实现了频谱感知中的双次协作检测方法，对于双次协作检测的认识能有更深入的了解。-the two sub-collaboration in Cognitive radio
immune-gengtic-simulation
- 为了更好了解遗传神经网络在系统中的对比效果，我们以室内温度控制为例，设室内的温度控制目标为18℃（20℃），其他参数保持不变的情况下，分别按照单独神经网络和基于遗传算法优化后的神经网络控制进行仿真实验.仿真结果表明，上述应用遗传算法优化的神经网络是非常有效的，通过运用遗传算法对神经网络进行优化，使其具有良好的泛化能力和快速的收敛性。-To better understand the genetic neural network contrast in the system, we control
noise_new
- 基于噪声检测的中值滤波，先通过邻域计算检测是否为噪声，再进行开关中值滤波，对于被判断为噪声的像素不再参与其他像素的中值滤波，能够有效滤除噪声并且保留细节较好-Noise Detection Based on median filtering, first calculated by testing whether the neighborhood noise, then the switching median filter for noise pixels are judged to no l
laodanews
- 有关数据挖掘的 是用visual studio做的 分享一下-The data mining is done with visual studio share
antenna-selection-algorithms
- 天线选择技术能够的效地减小射频链路的成本和系统的复杂度， 同时又能保持MI M0系统的主要优点。本文首先对已有的经典的天线选择算法分别进行了介绍， 对其优缺点进行分析， 而后基于范数方法的思想， 提出一种新的天线选择算法。 该算法具有计算简单的特点， 通过仿真表明， 在接收天线 数目较大的时候， 其性能较范数算法有明显提高。-The effectiveness of antenna selection technology can reduce the cost of radio link