跟類神經網路有點像的東西， 不過現今最常拿來就是做分類也就是說，如果我有一堆已經分好類的東西 （可是分類的依據是未知的！） ，那當收到新的東西時， SVM 可以預測 (predict) 新的資料要分到哪一堆去。-is something that has similar roots with neural networks. But recently it has been widely used in Classification. That means, if I have some set

用遗传算法解根号2，求根号2，也就是求方程f(x)=x*x-2=0的正整数解，x=1时f(1)<0，x=2时f(2)>0，由介值定理，则1到2中间存在一个根，根据代数基本定理和根的对称性知这就是我们要找的根（废话，初中生都知道是1.414左右），由目标函数得到适应度函数，我们选择个体都在[1,2]之间，那适应度函数我可以取 j(x)=40/(2+|x*x-2|)-10，由x的取值范围知j的范围是(0,10) x和y交叉就用取平均(x+y)/2，交叉概率取0.9，变异概率为0，

提出了一种解非线性方程组的神经网络模型,并在非线性方程组有惟一实根、有限个实根以及无穷多个实根情形下严格地证明了该模型的稳定性-Neural network model, a solution of nonlinear equations and nonlinear equations only real roots, a finite number of real roots, and an infinite number of real roots circumstances strict

非常经典的160个matlab源程序，并且包含说明书（英文版），内容涵盖线性方程组、插值、零和根、最小二乘、正交、常微分方程、傅立叶分析、随机数、特征值和奇异值和偏微分方程-Very classic 160 matlab source, and contains instructions (in English), covering linear equations, interpolation, zero and roots, least squares, quadrature, ordina