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基于信息熵的免疫算法是一种修正的免疫算法，方法并不复杂，对于特定问题效果较好-Entropy-based immune algorithm is a modified immune algorithm, methods are not complicated, for the specific problem better

ICA经典文章,入门必看。受益，高阶矩统计牲在信号处理中的应用，详细介绍许多重要概念。-ICA classic article, the entry Watchable. Benefit Higher Moments statistical offerings in signal processing applications, detailed many important concepts.

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Fuzzy logic controller that uses mamdani logic.

关联规则中的频繁项集生成算法fomax*，一个非常优秀的算法，由中国人（朱建飞）的参与。-association rules of frequent item sets Algorithm trillion*, a very good algorithm, China (Zhu Jianfei) participation.

遗传算法的源程序例子，对于初学者有很大帮助，建议多-Genetic algorithm source code examples are very helpful for beginners, the proposed multi-

Hopfield 网――擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键，是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式，通过对网络N个神经元之间连接权 wij 和N个输出阈值θj的设计，使得: 这M个记忆模式所对应的网络状态正好是网络能量函数的M个极小值。 比较困难，目前还没有一个适应任意形式的记忆模式的有效、通用的设计方法。 H网的算法 1）学习模式――决定权重 想要记忆的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 则任意两个神经元j、i间的权重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的总数 ap(s)：第p个模式的第s个要素（-1或1） wij：第j个神经元与第i个神经元间的权重 i = j时，wij=0，即各神经元的输出不直接返回自身。 2)想起模式： 神经元输出值的初始化 想起时，一般是未知的输入。设xi(0)为未知模式的第i个要素（-1或1） 将xi(0)作为相对应的神经元的初始值，其中，0意味t=0。 反复部分：对各神经元，计算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n―神经元总数 f（）--Sgn（） θi―神经元i发火阈值 反复进行，直到各个神经元的输出不再变化。-Hopfield network-- good at associative memory solution with the realization of lost H associative memory networks, are key to bringing the memory model samples corresponding network energy function of the minimum. With M-N-dimensional memory model, the network N neurons connect between right wij and N output threshold j design makes : M-mode memory corresponding to the network is a state network energy function is the M-000 minimum. Mor

人工智能中的遗传算法权威书籍 适合初学者-Genetic Algorithms in Artificial Intelligence the authority of books suitable for beginners

Adaptive Resonance Theory (ART) Neural Network

基于人工神经网络的房地产项目评判模型，值得一看-based on artificial neural network evaluation model for real estate projects, an eye-catcher