数值计算方法里的一种经典算法,追赶法,用于大型稀疏方程组

LZW算法的实现   LZW算法 其中 几个对象为 编码流 数据流 以及 编译表   字符即为数值，这里0-255   字符串：几个字符组成的串。这里可以简单用 来描述。其中前缀可以为0。   根：长度为1的字符串。   编码(Code):按照固定的长度从编码流中读取的值，即编译表中映射值。即一个编码对应一个字符串   本程序中将定义编码长度最大为12。最小为8。   本实现中自动根据文件内容生成对应的编译表 一个编码对应一个字符串， 字符串匹配通过hash算法去编译表中查找对应的编码。 hash值 = (前缀的编码+后缀编码)%常数

弹塑性UMAT程序，讲述弹性本构关系的数值实现过程，考虑了双线性各向同性硬化准则。通过UMAT的模拟，可以和Abaqus材料库中的模型进行对比，验证数值实现的合理性。由于弹塑性UMAT的实现过程文献中均有描述，可以获得相关的公式推导。

prime 判断-prime judgment

1.       自适应哈弗曼压缩算法。 对应程序AdaptiveHuffman。使用方法：把测试数据文件夹里的四种测试数据拷贝到/AdaptiveHuffman/Release/目录下，然后在控制台进入到Release目录，输入如下命令， @1, 压缩: AdaptiveHuffman.exe 1 带压缩的文件名 压缩的文件名 @2, 解压缩: AdaptiveHuffman.exe 2  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

树突状细胞算法受到哺乳动物免疫系统危险理论的启发，特别是树突状细胞的作用和功能细胞。细胞危险理论由Matzinger提出，认为获得性免疫系统的作用是对危险信号作出反应，而不是区分自我和非自我[Matzinger1994][Matzinger2002]

The SoundIn class provide a set of functions to interface a sound card for input signal. -SoundIn provide a set of function "s to a sound card interface for input signal.

应用背景通过调用摄像头，可以实时的检测视频中手势，并判断手势的相应信息。给出不同的手势形状作为不同的手势信息，比如手掌撑开为“5”，握拳为“0”，本代码一共做出来“0”、“1”、“2”、“3”、“4“、“5”、”6“、”7“、”8“、”9“共10中类型关键技术将采集到的图像颜色空间转化，RGB->YCrCb通道，再将Y、Cr、Cb三通道颜色分离，通过肤色在不同颜色空间阈值不同，对人体肤色进行阈值分割，通过中值滤波和高斯滤波、腐蚀膨胀等手段，消除图像在噪声，再通过周积比概念，分离出手个脸的区域，设定ROI区域，通过圈出手所在区域，通过模板匹配，计算手势的相识度，进而找到当前手势的信息。

主要实现了粗糙集理论中基础概念的一些计算。由于之前也搜索过网上一些粗糙集相关的多种语言实现的程序库，但是库大多杂乱不清晰，基本看不懂程序，所以自己依然觉得工具粗糙集理论的书籍自行编写程序，用MATLAB语言实现，并给出一个论文实例《基于粗糙集和遗传算法的道路交通事故分析》的编程实例。

用遗传算法实现TSP最短路寻优问题，遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择个体

资源描述基于人工神经网络方法建立了ＲFID 反射信号强度分布模型． 该方法仅依赖数据，实施简 单． 为克服传统BP 算法对初值敏感、易陷入局部极值的缺陷，引入一种连续的蚁群优化算法来 确定多层神经网络的权值，该算法具有更强的全局搜索能力和效率． 讨论了算法的基本理论和具 体步骤，最后利用实际ＲFID 设备采集的反射信号强度数据对算法进行测试，对理论信号模型和 实际的建模结果进行了比较，并分析了算法的逼近能力和泛化能力． 结果表明在考虑到不可避免 的误差和扰动下，所提出的方法可以更好地建模ＲFID 信号强度的实际分布，具有良好的性能．