机器人编程方法，主要是讲c的， 期刊论文

停车诱导系统中车位预测模型的研究 摘 要 研究城市停车诱导系统的停车车位占有率预测问题。首先提出墓于B P神经网络的车位占有预测模型， 同时将自适应 学习速率调整法和加入动量项方法用于改善基本B P神经网络， 优化了学习速率， 减少了训练过程的震荡趋势， 改善了网络的收效 隆。以此为基础实现了停车位的智能预测 0最后， 进行了多种方法比对实验-err

也是学习别人的程序，不过他没有把核心代码给我-also learn from others procedures, but he did not take me to the core code

MCRGSA------组播路由问题遗传模拟退火算法 ％M-----------遗传算法进化代数 ％N-----------种群规模，取偶数 ％Pm----------变异概率调节参数 ％K-----------同一温度下状态跳转次数 ％t0----------初始温度 ％alpha-------降温系数 ％beta--------浓度均衡系数 ％ROUTES------备选路径集 ％Num---------到各节点的备选路径数目 ％Cost--------费用邻接矩阵 ％Source------源节点标号 ％End---------目的节点标号组成的向量 ％MBR---------各代最优路径编码-MCRGSA------ Multicast Routing genetic simulated annealing% M----------- genetic algorithm algebra% N----------- population size, even take Pm----------% probability parameter variation%----------- same temperature K Jump under a number of state----------% t0 initial temperature cooling% alpha------- beta coefficient%-------- balanced concentration coefficient% ROUTES------ Alternative Path Set% Enable--------- nodes to the number of alternative paths%-------- Cost adjacent costs Matrix% Source------ source node labeling% End--------- destination node labeling Group Vector%% of the MBR--------- generations optimal path coding

粒子群算法工具箱，有DEMO程序，可以对16中常见函数测试，并附有神经元网络的训练算法-Particle swarm optimization toolbox, there are DEMO program, you can test for 16 common functions, together with the training algorithm for neural networks

介绍了神经 网络中的ADALINE算法的C语言实现.-Introduction of the ADALINE neural network algorithm in C language.

小波神经网络电力负荷预测,有较强的学习价值和应用价值-Wavelet neural network power load forecasting, there are strong learning value and applied value

编程的 BP算法并行,很好,值得下载,详细的介绍了BP算法-Of the BP algorithm for parallel programming, well worth downloading and detailed description of the BP algorithm for

遗传问题的MATLAB代码,用于解决TSP问题的程序-Genetic problems MATLAB code for the procedure to solve TSP problems

经典算法应用：神经网络算法的一个实际应用-Application of the classical algorithm: neural network algorithm, a practical application

vb的波尔兹曼机（含模拟退火算法），有需要的可参考一下 -vb the Boltzmann machine (with simulated annealing algorithm), the need of a reference