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（其中已经包含5个源码）所附源程序C或C++代码文件及其可执行文件 Scs.cpp 基本分类算法源程序， 输入数据文件cfile.txt,efile.txt,gfile.txt,pfile.txt ,rfile.txt,tfile.txt Sga.c 基本遗传算法源程序, 输入数据文件input，输出文件output A_life.c 基于遗传算法的人工生命模拟源程序, 输入数据文件world GA_nn.c 基于遗传算法优化神经网络结构源程序,输入数据文件sample Patmat.c 基于遗
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基本遗传学习分类系统算法，算法结构非常严谨，是不可多得的遗传算法！-basic genetic classification system algorithm, the algorithm as well as highly structured, is a rare genetic algorithm!
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王小平《遗传算法——理论、应用与软件实现》随书光盘，内容有：
\\GA 本书中所附源程序C或C++代码文件及其可执行文件
Scs.cpp 基本分类算法源程序，输入数据文件cfile.txt,efile.txt,gfile.txt,pfile.txt,rfile.txt,tfile.txt
Sga.c 基本遗传算法源程序, 输入数据文件input，输出文件output
A_life.c 基于遗传算法的人工生命模拟源程序, 输入数据文件world
GA_nn.c 基于遗传算法优
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此算法是人工智能中基本遗传学习分类系统，基本遗传算法的源码！-artificial intelligence algorithm is learning the basic genetic classification system, the basic genetic algorithm source code!
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该程序通过遗传算法对图像进行聚类分析，并实现了图像的分类功能，分类效果明显较其他算法好-The genetic algorithm procedure for cluster analysis of the images and to achieve the classification of image features, the classification results significantly better than the other algorithms
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遗传算法改进的模糊C-均值聚类MATLAB源码
模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果。
-Value algorithm (FCM) of the optimization calculations, by the genetic algorithm is the initial cluster centers, and the
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本程序为基本遗传算法学习分类系统源程序,根据系统的输入,该程序进行分析,最终将输入分配到相应的类别中-This procedure as the basic genetic algorithm to learn classification system source code, according to the system input, an analysis of the program will eventually enter the assigned to the correspon
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此源码包含下面五个程序的源代码。
基本分类算法源程序
基本遗传算法源程序
基于遗传算法的人工生命模拟源程序
基于遗传算法优化神经网络结构源程序
基于遗传算法提取基元图形源程序-This source code contains the following five program s source code. Basic classification algorithm source basic source of genetic algorithm based on gen
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粗糙集是一种数据预处理算法，可以用遗传算法对其进行优化。是很好的分类算法-Rough set is a data pre-processing algorithm, genetic algorithm can be used for its optimization. Is a good classification algorithm
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本算法是实现基于KNN的基因遗传算法，是对KNN算法的改进，具有更好的分类效果。-gaKnn[Genetic Algorithm Optimized K Nearest Neighbor Classification framework] is a frameowork for KNN optimization with a genetic algorithm.
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基于混合算法的均衡路程MTSP研究
给出了MTSP的整数线性规划模型、分类, 提出了均衡各旅行商访问路程和均衡各旅行商访问人数的多目标
问题针对均衡各旅行商访问路程的设计了相应的求解算法, 求解算法为遗传算法和一的混合算法给出了相应
的示例和实验结果, 并对实验结果的有效性进行了研究-Hybrid algorithm based on a balanced study of MTSP given distance of the MTSP integer linear programm
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基本遗传学习分类系统，基本遗传算法的源码 -Basic genetic study and classification system, the basic genetic algorithm source code
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模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果。-Fuzzy C-means algorithm converges to local minimum points easily, in order to overcome the shortcomings of genetic algorithm is applied to fuzzy C-means al
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基于L-M算法的BP神经网络分类器 对图像分类有较好的效果-LM algorithm based on BP neural network classifier for image classification has a good effect
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基本遗传算法的分类系统，主要应用于数据分类处理-Classification system based on genetic algorithm is mainly used in data classification
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classification algorithm. We use the genetic algorithm and a training data set to learn real-valued weights associated with individual attributes in the data set. We use the k nearest neighbors algorithm to classify new data records based on their we
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SVM方法的基本思想是：定义最优线性超平面，并把寻找最优线性超平面的算法归结为求解一个凸规划问题。进而基于Mercer核展开定理，通过非线性映射φ，把样本空间映射到一个高维乃至于无穷维的特征空间（Hilbert空间），使在特征空间中可以应用线性学习机的方法解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题。svm 程序，即支持向量机的代码。-The basic idea of SVM method are: the definition of the optimal linear hyperplane,
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实现最简单的根据遗传算法来进行二维的数据点的分类的功能。-According to realize the most simple two-dimensional genetic algorithm to the function of the classification of data points.
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用于结合现有影像和新影像的多光谱图像处理工具的遗传算法，描述了基于遗传算法的监督分类等影像处理工具的程序实现。-For images and new images with the existing multi-spectral image processing tools, genetic algorithms, describes the classification based on genetic algorithms and other image processing tools t
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遗传算法优化支持向量机的惩罚系数C与高斯核系数g，能够提高支持向量机的分类精度-Genetic algorithm to optimize the punish coefficient of support vector machine (SVM) with gaussian kernel coefficient C g, can improve the support vector machine (SVM) classification accuracy
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