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西安电子科技大学模式识别原理与应用课件1-Xi" an University of Electronic Science and Technology Pattern Recognition Theory and Application of a courseware

数据挖掘c45分类算法 数据挖掘c45分类算法-C45 data mining data mining classification algorithms C45 classification algorithm

Matlab implementation of ID3 and NaiveBayes classifier. It also includes example dataset as well.

遗传算法中的简单遗传算法，用matlab实现。-genetic algorithm simple genetic algorithm, using Matlab to achieve.

直觉模糊代数，是学习的一篇好文章，值得-intuition fuzzy algebra, the study is a good article, it is worth a look at

简单规则演化出来的极似苍蝇的一个人工生命群体floy-simple rules of evolution as same flies an artificial life groups floy

仿真人工智能是指用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器的智能化，人工情感指用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的情感，使机器具有识别、理解和表达情感的能力。

这个是SA模拟退火求函数极值用c++编译的程序-the simulated annealing SA is seeking function using extreme procedures c compiler

一个分词程序，c代码，有很详细的注释，便于阅读-A segmentation procedure, c code, have very detailed notes, easy-to-read

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