资源列表
20080212-201821-324
- 模式识别以及重要问题，很好的内容，千万不要错过
python
- libsvm在Python下的源代码，可以在Pyhon下直接运行，功能强大-under the libsvm in Python source code, can be run directly Pyhon powerful
acsandge
- 蚁群算法和遗传算法程序c语言代码，是机器人路径规划方面的-Ant and Genetic Algorithm procedures c language code, robot path planning is the
8shumayanshi
- 使用Astar算法解决八数码问题，有完整的过程演示。用C++编写的MFC程序，可以直接运行。-Using the Astar algorithm to solve the 8 digital issues, the process of a complete demonstration. C++, written in MFC program can be directly run.
Expected_Value_Model
- 随机问题的求解，模糊期望值模型计算程序及说明文件-random problem solving, fuzzy expectations model calculation procedures and documentation
javaforBPandrbf
- 用java编写的bp网络和rbf网络的源程序 JNNT由java语言写成，具有跨平台的优越性能.java applet的演示版更简单到只需要任何机器上的浏览器就可以运行，无需安装任何大型附加软件。更方便爱好者通过internet远程访问资源。 -with java bp prepared by the network and the networks of the source rbf JNNT by java language, cross-platform advantages ca
GA_TOOLBOX
- 与雷英杰编写《Matlab遗传算法工具箱及应用》对应的工具箱，基本算子及函数功能齐全。-The corresponding Matlab genetic algorithm toolbox and its application " toolbox, LEI Yingjie write basic operators fully functional sub and function.
matlab-ga3
- 关于遗传算法的东东，希望能派到上用场。呵呵，共同努力。-Something about the genetic algorithm, the hope can sent to use. Ha ha, mutual effort.
支持向量机算法及其代码实现
- 支持向量机（SVM），起初由vapnik提出时，是作为寻求最优（在一定程度上）二分类器的一种技术。後来它又被拓展到回归和聚类应用。SVM是一种基于核函数的方法，它通过某些核函数把特征向量映射到高维空间，然後建立一个线性判别函数（或者说是一个高维空间中的能够区分训练数据的最优超平面，参考异或那个经典例子）。假如SVM没有明确定义核函数，高维空间中任意两点距离就需要定义。
NSGAII_Matlab
- NSGA2的Matlab代码，运行正确，注释详尽-NSGA2-Matlab code to run correctly, and detailed annotations
BP神经网络
- 一个非常优秀的BP神经网络，可以供大家使用。
GA优化BP权阈值
- 遗传算法优化BP权值，这是关于基本GA算法和改进GA算法的程序，包括循序选择GA，大变异GA，自适应GA等(Genetic algorithm optimization BP weights, which is about the basic GA algorithm and improved GA algorithm procedures, including sequential selection of GA, big variation GA, adaptive GA and so on