完全图哈密尔顿圈的遗传模拟退火算法matlab通用源程序

BP神经网络算法，可以调节隐层，输入输出等-BP neural network algorithm, can be adjusted hidden layer, input and output, etc.

是各种常用算法的集合，又递归、神经网络、遗传、枚举、排序、圆周率求解等等。是学习的好材料。-Is a collection of various commonly used algorithms and recursive, neural networks, genetic, enumeration, sorting, solving, etc. pi. Is a good learning materials.

专家系统控制算法pid-The control arithmetic of Expert Systems

介绍了神经 网络中的HOPFIELD算法的C语言实现.-Introduce a neural network algorithm HOPFIELD realize the C language.

A star 算法类的实现(算法接口，针对迷宫问题设计)-algorithm to achieve the category (algorithm interface design issues against maze)

Autolife模型是一个能够进行“开放式进化”的人工生命系统。每个Agent模型采用可以变化规则表长度的有限自动机模型建模。一方面Agent可以进行自我繁殖，同时模型中的选择机制没有采用显式的适应度函数而是采用能量消耗的简单模型而自发涌现出来，所以可以认为Agent模型是一个类Tierra系统。然而与Tierra、Avida等数字生命模型不同的是，Autolife模型进行了大大的简化，它界面友好，操作直接。虽然没有给每个Agent装配一个虚拟计算机，但是Agent与环境的耦合则可以看成一个图灵机模型，因此Agent可以通过变异而“任意”的编程序。通过Autolife模型，首先人们可以看到一般的生态系统中共存的现象：生物的大爆炸、大灭绝，Agent进化得越来越聪明；其次，用户可以通过变化不同的食物添加规则探索Agent与环境的关系；最后，如果允许Agent通过播种改变环境自动产生食物，那么组织的涌现就是一种不可避免的结果。Agent构成的组织具有自主运动的特性，还可以进行自我修复，可以说Autolife中的组织是一些真正的“活体”。-Autolife model is to conduct an "open-evolution" artificial life system. Each Agent can be used model changes the rules limited the length of the table automatic machine modeling. One Agent can be self-propagation, model selection mechanism not used Explicit the fitness function instead of using the energy consumption of a simple model to emerge spontaneously, so that the agent can be a model category Tierra system. But with Tierra, Avida digital life model is different Autolife model for greatly simplified its

有指导的马尔可夫随机场（MRF）的图像分割代码，是有指导的方式（即用鼠标框出分类样本区域）。采用OpenCV编写。-Has guided Markov Random Field (MRF) image segmentation code, is guiding the way (that is, a classification of the box with the mouse sample region). Prepared using OpenCV.

基于LPC美尔倒谱特征的带噪语音端点检测.rar格式为ｖｉｐ-America Fall Cepstral Noisy voice endpoint detection. Rar format vip

BP神经网络的设计前向型神经网络的实例，基于Matlab环境。-BP neural network design to the examples of neural network, based on the Matlab environment.

利用遗传算法求解TSP的源代码程序 可以精确求出50城市-The use of genetic algorithm to solve TSP program source code can be precisely calculated 50 cities