刚开始学习的人的神经网络学习教程…

对于学习混沌理论的人很有用的，这也是搜集到的-Chaos Theory for the study were very useful, which is collected

gmeans-- Clustering with first variation and splitting 文本聚类算法Gmeans ,使用了3种相似度函数,cosine,euclidean ,KL.文本数据使用的是稀疏矩阵形式. -gmeans clustering with first variation and splitting Gmeans,a text clustering algorithm, uses 3 functions,cosine,euclidean and KL in similarity measuring.Text data are described by sparse matrix.

自动地分类和聚集文档，可以选择作为一个Web服务。这个程序完全是用Java编写的，利用了 Weka机器学习工具包。-automatic classification and gathering documents, we can choose as a Web service. This procedure is completely written in Java, Weka use of machine learning kits.

这是用matlab编写人脸检测软件，是用的adaboost算法，参考价值还是很高的-using Matlab is prepared Face detection software is used adaboost algorithm, reference value or high

用人工智能实现的足球机器人人仿真比赛的程序-using artificial intelligence robot soccer simulation games who procedures

这是一本关于机器人硬件开发的书，本书的篇幅虽不太多，但很实用，内容为英文。-This is a book about the development of robotic hardware, books, the book" s length though not too much, but very practical, the content is English.

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

c++编写的模式识别k均值算法-c k prepared by the average pattern recognition algorithm

本程序是BP算法的演示程序, 其中的Levenberg-Marquardt算法具有实用价值。随代码还提供帮助文件，非常方便。-BP algorithm Demonstration Program, which Levenberg-Marquardt algorithm has practical value. With the code also provides help files, a very convenient.

A*算法，迷宫寻路，初步解析A*算法如何在迷宫寻路-Astar