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用模糊控制方法逼近函数z=x+y，效果比较好-Fuzzy control method with approximation function z = x+ y, the effect is better

用vb编写的一个遗传算法的程序，大家可以参考-prepared with a genetic algorithm of the procedure, we can refer to

这是一个用MATLAB写的模拟退火算法程序。-This is a written with MATLAB procedure simulated annealing algorithm.

这是一个feret数据库,对做模式识别的人来说非常有用的库.-液feret 菘, 模 式 识 说 浅玫目.

我的文件是用VC设计的一个求解人工智能中8数码问题的程序。-my VC document is designed to solve a digital AI 8 issue procedures.

遗传算法的VS2003工程，调试通过,An Introduction to Genetic Algorithms for Scientists and Engineers 书中的算法源程序-Genetic algorithm works VS2003, debugging through, An Introduction to Genetic Algorithms for Scientists and Engineers book algorithm source code

Autolife模型是一个能够进行“开放式进化”的人工生命系统。每个Agent模型采用可以变化规则表长度的有限自动机模型建模。一方面Agent可以进行自我繁殖，同时模型中的选择机制没有采用显式的适应度函数而是采用能量消耗的简单模型而自发涌现出来，所以可以认为Agent模型是一个类Tierra系统。然而与Tierra、Avida等数字生命模型不同的是，Autolife模型进行了大大的简化，它界面友好，操作直接。虽然没有给每个Agent装配一个虚拟计算机，但是Agent与环境的耦合则可以看成一个图灵机模型，因此Agent可以通过变异而“任意”的编程序。通过Autolife模型，首先人们可以看到一般的生态系统中共存的现象：生物的大爆炸、大灭绝，Agent进化得越来越聪明；其次，用户可以通过变化不同的食物添加规则探索Agent与环境的关系；最后，如果允许Agent通过播种改变环境自动产生食物，那么组织的涌现就是一种不可避免的结果。Agent构成的组织具有自主运动的特性，还可以进行自我修复，可以说Autolife中的组织是一些真正的“活体”。-Autolife model is to conduct an "open-evolution" artificial life system. Each Agent can be used model changes the rules limited the length of the table automatic machine modeling. One Agent can be self-propagation, model selection mechanism not used Explicit the fitness function instead of using the energy consumption of a simple model to emerge spontaneously, so that the agent can be a model category Tierra system. But with Tierra, Avida digital life model is different Autolife model for greatly simplified its

神经网络c++源程序.rar-neural network source. Rar

以上是很好的SVM训练的程序，包括训练和识别-The above is a good SVM training procedures, including training and identification

遗传算法解决双变量的函数最优化问题，有按钮的界面，用bc所编，生动模拟遗传进化过程-genetic algorithm to solve the two- variable optimization function, the button interface, using bc prepared by the vivid simulation of the process of genetic evolution