资源列表
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- 动态聚类的k-means图：正确的程序分出的输入数据-K-means clustering dynamic figure: the correct procedures to separate input data
GAHETNET
- 采用人工智能方法-GA（遗传算法）实现异构网络环境下的小区选择-Using artificial intelligence methods-GA (genetic algorithms) to achieve cell selection in heterogeneous network environments
cluster_jl
- 这是论文Fast_unfolding_of_communities_in_large_networks的MATLAB代码，是一种静态社区发现算法-This is the thesis Fast_unfolding_of_communities_in_large_networks MATLAB code, is a static community discovery algorithm
BUC
- 数据挖掘算法BUC，计算稀疏冰山立方体的 C++实现-Data mining algorithms BUC, computing sparse iceberg cube C++ realization
fuzzy-control
- 模糊PID控制程序，制定了模糊规则，pid控制更加精，在经典PID控制基础上加上模糊控制，是控制速度更快 -Fuzzy PID control procedures, developed a fuzzy rule, pid control is more refined, based on the classic PID control plus fuzzy control, control faster
HellokinectMAT
- 感知行为的影响因素包括单个关节的动作和不同关节的组态。因此提出一种新的基于关节的位置差异的特征类型，联合包括静态姿势、动作、位移在内的行为信息进行识别。采用关节在两个时间和空间区域的差异来明确地模拟个别关节动力学和不同关节的组态。然后应用主成分分析（PCA）来获得所需的特征。同时应用非参数的简捷的贝叶斯最近邻（NBNN）分类器进行多类行为的分类。这个NBNN分类器避免了帧描述符的量化，计算“图像到类别”的距离而不是“图像到图像”的距离。15到20帧的数据就足以实现手势以及动作的识别，无需应用整个
ConsoleTest1
- 基于kinect设备的深度信息获取及人机交互方法,利用getSkeletonFrame函数可以得到距离Kinect最近的火柴人各关节的坐标信息，利用各关节节点的位置变化信息可以定义动作。 例如：定义右手举起动作为：右手关节Y坐标减右肩Y坐标大于手臂伸展阈值（0.2米）则判定动作为真。主要使用的关节坐标有：头、左肩、右肩、左手、右手、左肘、右肘。 -Kinect depth information on equipment acquisition and human-computer in
the-four-step-ranger-r-k
- 四阶经典R-K方法的Matlab程序和newton的matlab程序的实现-Matlab program to achieve the classic fourth-order RK method and newton s matlab program
多目标粒子群算法matlab源代码
- 多目标粒子群算法matlab源代码,内容齐全！绝对好用！
lap_retarget
- 拉普拉斯方法，用于三维几何模型的形变，包含例子，比较适合初学者-laplacian approach to 3D model deformation, including examples
T-F
- 优化算法经典测试函数MATLAB源码，包括ROSENBROCK等，可与优化算法配合使用-Some beachmark functions about optimization, can use with some algorithm like PSO
Matlab_BP
- BP神经网络模型程序 matlab编程实现BP神经网络应用-BP neural network model program matlab programming BP neural network