tmac 在omnet下的实现

模式识别与智能计算-Matlab技术实现  PDF+光盘资料本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书共分为13章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测度，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计（BP神经网络、径向基函数冲经网络、自组织竞争神经网络、慨率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络），决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法聚类分析，蚁群算法聚类分析，粒子群算法聚类分析。本书内容新颖，实用性强，理论与实际应用密切结合，以手写数字识别为应用实例，介绍理论运用于实践的实现步骤及相应的Matlab代码，为广大研究工作者和工程技术人员对相关理论的应用提供借鉴。本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别等学科本科生、研究生的教材或教学参考书，亦可供相关工程技术人员参考。

一般输出三角图形需要两个循环，输出菱形需要四个循环，这里只用一个for循环就实现了菱形图形的输出。

计算涡轮特性的程序-turbine calculation procedures

一个java写的hash算法，学习java的和算法的朋友可以参考下，也是网上大家讨论的在这里总结下给大家

这是本人大学期间的编译原理实验课上的编译原理实验代码和报告，代码能运行，仅供参考。这是本人大学期间的编译原理实验课上的编译原理实验代码和报告，原创，代码能运行，仅供参考。这是本人大学期间的编译原理实验课上的编译原理实验代码和报告，原创，代码能运行，仅供参考。这是本人大学期间的编译原理实验课上的编译原理实验代码和报告，仅供参考。 

该工具箱包括了典型地贝叶斯网络学习方法，并且通过实例比较了这些方法的性能，同时还比较了这些方法用于贝叶斯分类中的准确率                                  

应用背景主要使用α-β剪枝法应用于五子棋，AI人工智能，可以实现分好的人机对战，对于学习人机博弈算法很有好处！主要使用α-β剪枝法应用于五子棋，AI人工智能，可以实现分好的人机对战，对于学习人机博弈算法很有好处！关键技术归纳一下以上讨论，可将α-β过程的剪枝规则描述如下： 　　在进行α-β剪枝时，应注意以下几个问题： 　　（1）比较都是在极小节点和极大节点间进行的，极大节点和极大节点的比较，或者极小节点和极小节点间的比较是无意义的。 　　（2）在比较时注意是与"先辈层"节点比较，不只是与父辈节点比较。当然，这里的"先辈层"节点，指的是那些已经有了值的节点。 　　（3）当只有一个节点的"固定"以后，其值才能够向其父节点传递。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

资源描述matlab对INSAR的主辅影像图进行配准，以便以后处理影像图

C数值算法 经典-C value algorithm classics

无递归二叉树插入及中序等顺带求得深度等-Non-recursive binary tree insertion sequence, such as passing and seek depth