Levenberg-Marquardt算法

A型逻辑的处理由LA扎德创立不精确的数据。元素可能有TRUE和FALSE之间的无限的层次。模糊集：A型套在其中的元素属于子集在某些degree.example：手机用模糊逻辑的方法进行分类。

最小二乘法计算程序-least squares method procedures

（1）Msls分三步对系统和噪声模型进行辨识，采用脉冲序列作为辅助系统模型，用 计算输出数据 ；用原输出数据 计算 ，用递推最小二乘方法分别对系统参数和模型参数进行估计。 （2）M.dat,wnoise1.dat分别为M和白噪声序列。Wnoise1.dat的长度为700，wnoise2.dat的长度为1000。Msls6.c为N=600的程序，Msls8.c为N=800的程序。 （3）程序运行后，生成的两个h文件为产生的脉冲响应函数。Msls6.dat为msls6.c的参数估计结果，msls8.dat为msls8.c的参数辨识结果。分别如下所示： a1=0.906331 a2=0.160170 a3=0.025525 b1=0.704475 b2=-1.497551 c1=1.009114 c2=0.446890 a1=0.906347 a2=0.159066 a3=0.024650 b1=0.700720 b2=-1.493327 c1=1.008787 c2=0.425714 （4）由数据结果可以看出，采用msls辨识方法估计精度要比els法的估计精度差一些。尤其是噪声参数c2的估计误差不在1％以内。这是由于msls法计算上较为简便，计算上的简化就带来了估计精度上的误差。由N=600和N=800相比较，可以看出当N增大时，误差有所减小。理论上当N趋于无穷时， 。 -err

这是二分法求根的源码-This is the dichotomy of the source Root

多机器人路径规划算法，可视化界面显示，默认实验数据为实现4个机器人路径规划。希望对于路径规划的学习者有一定帮助。

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。

一个C++封装的，基于状态转换表设计的有限状态机实现例子-a C Packaging, based on state transition table design Finite State Machine example

#include #include #include #include using namespace std;class Queen{ friend int nQueen(int);private: bool Place(int k); void Backtrack(int t); void Output(); int n,//皇后个数  *x;//当前解 long sum;//当前已找到的可行性方案数};bool Queen::Place(int k){ for (int j=1;jn) {  sum++;  Output(); } else {  for (int i=1;i

分块五对角线性方程组的求解，比一般追赶法精度更高，并有参数可供调节。-Sub-diagonal block of five equations, than the average to catch up with higher accuracy, and have parameters available to adjust.

这是硕士生计算机软件专业组合数学的一个序数算法演示，仅供参考。-This is the master computer software professional combination of a mathematical algorithm sequence demonstration purposes only.