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混沌遗传算法-Chaos Genetic Algorithm

人脸定位实例是模式识别中一个比较复杂的技术 希望能帮到大家-Human Face Localization example is a more complicated pattern recognition technology hope to help everyone

用C++实现遗传算法求解TSP问题.txt-C++ for TSP

采用MFC技术，实现蚁群算法和遗传算法，形象化了算法实现的过程，有助于我们的学习和理解。-Use of MFC technology to realize ant colony algorithm and genetic algorithm, visualization of the algorithm implementation process, contribute to our learning and understanding.

粒子群算法，这是一个标准粒子群优化算法源码-PSO

VC中利用人工智能解决八迷宫问题。这是一个很有趣的人工智能小程序，不妨试试看。-use artificial intelligence to solve eight problems maze. This is a very interesting small artificial intelligence procedures, it may try.

这是一个识别两句话之间的相似度的程序，输入是两句中文文字，输出是得分（满分100）-This is a recognition of the similarity between two sentences of the procedure, the input of two Chinese characters, the output is a score (out of 100)

Matlab fuzzy control progrom.

针对热电厂锅炉补水水处理控制程序,用simens s224,包括多介质,反渗透,混床控制 -Water treatment for power plant boiler control procedures, and simens s224, including multi-media, reverse osmosis, mixed bed control

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