灰度变换的实例程序，其中的CDib类可以直接应用于其他的图像处理程序。...

用Delphi语言编写的遗传算法，内容较多，可以参考-Delphi language prepared by the genetic algorithm, a great deal of content, they can refer to

我根据书上算法自编的蚁群程序，也是我的中期筛选设计。目录下函数收敛图是用了VC的结果，在matlab里画的-algorithm based on the book written by Ant procedures, and also my mid-screening design. Directory function convergence plan is the result of the VC in Matlab Lane painting

primes factor in scheme

神经网络源码可应用于遥感图像分类，包括bp、kohonen等方法-neural network source can be used in remote sensing image classification, including bp, Kohonen methods

中国股市分析，2008年数学建模预测，股市是股票市场或股票交易市场的简称，也称为二级市场或次级市场，是股票发行和流通的场所，也可以说是指对已发行的股票进行买卖和转让的场所。在我国，沪深股市是从一个地方股市发展而成为全国性的股市的，1990年12月正式营业。以上证为例，有A股、S股、ST股等，其中A股也称为人民币普通股票、流通股、社会公众股、普通股，以人民币认购和交易。A股不是实物股票，以无纸化电子记账，实行“T+1”交割制度，有涨跌幅（10％）限制，参与投资者为中国大陆机构或个人，目前已发展到853家最新-err

模拟退火算法 模拟退火算法(Simulated Annealing,简称SA算法)是模拟加热熔化的金属的退火过程，来寻找全局最优解的有效方法之一。 模拟退火的基本思想和步骤如下： 设S＝{s1,s2,…,sn}为所有可能的状态所构成的集合， f：S―R为非负代价函数，即优化问题抽象如下： 寻找s*∈S，使得f(s*)＝min f(si) 任意si∈S （1）给定一较高初始温度T，随机产生初始状态S （2）按一定方式，对当前状态作随机扰动，产生一个新的状态S’ S’＝S＋sign(η).δ 其中δ为给定的步长， η为[－1,1]的随机数-simulated annealing algorithm (Simulated Annealing, or SA algorithm) is a simulation of heating molten metal in the annealing process, to find the global optimum one of the effective ways. Simulated Annealing basic ideas and the steps are as follows : S = (s1, s2, ..., sn) for all possible state posed by the pool, f : S-R non-negative cost function, that is abstract optimization problems are as follows : Find S* s, making f (s*) = min f (si) arbitrary si S (1) to set a higher initial temperature T, randomly generated initial state S (2) of a certain form, the current state of random disturbance, have a new state S "S" = S+ sign (). delta where given for the step, [-1,1] Random Number

4。《演化程序――遗传算法和数据编码的结合》，[英]米凯利维兹着 科学出版社 2000年第一版 本书分三个部分共16章分别介绍了:1.遗传算法的概念、数学原理及方法步骤 2.遗传算法和数据编码联系起来所构成的演化程序 3.演化程序面向一些实际问题的应用。 本书语言生动，结构合理，较少使用专业性术语和深涩词汇，适合面临优化问题的研究生、程序员、设计师、工程师及科研工作人员参考。-4. "Evolutionary process-- genetic coding algorithm and data integration," [E] Mikhail Liweici a 520-531 2000 version of the first book in three parts a total of 16 chapters were introduced : 1. Genetic Algorithm concept mathematical principles and methods of Step 2. genetic algorithms and data coding linked posed by the evolution of procedures 3. Evolution-oriented procedures some of the practical problems of application. The book vivid language, reasonable structure, and less use of professional terminology and vocabulary deep acerbic suitable for optimization problems facing graduate students, programmers, designers, engineers and research personnel.

这是一个神经网络的源代码-This a neural network source code

特征提取技术。这种技术以传统的建模方式为前提，对于产生的模型的几何、拓扑等信息加以分析以提取其特征信息，这种技术一般多采用人工智能及模式识别等方面的知识。-feature extraction technology.

遗传算法的一个源码集成，内有数个c语言文件-a genetic algorithm source integration, which contains several language documents c