加速迭代求方程根的一个实例

一个动态刷新和现实的数据的类，有单通道显示波器，功能比较强大，该类可以继承和优化

这个程序有别于已经做好exe文件的2-8-10-16进制转换程序而是可以被其他程序调用，或简单地用ctrl c，来复制其中一段至目标程序的源代码-have made exe files 2-8-10-16 base for the conversion process, but the other procedures can be called, or simply use the ctrl c, to replicate some of which target program"s source code

采用BP神经网络算法实现的大写金融汉字识别软件的核心识别功能，适合学习。-BP neural network algorithm to achieve the financial capital of the Chinese character recognition software to identify the core features for learning.

Steffensen method for non-linear equations in C

这是一个集交互式和命令式于一体的一个程序。 ％ 首先程序提示你输入数据，如果你输入的数据正确，则程序继续进行。 ％ 如果你输入的x,y的大小不一致，程序会提示你输入数据有误，然后程序返回再次让你输入数据。 ％待你输入数据正确后，程序会给你一段提示信息， ％ 通过下面的交互式图形，你可以事先估计一下你要拟合的多项式的阶数，方便下面的计算 ％ polytool()是交互式函数,在图形上方[Degree]框中输入阶数,右击左下角的[Export]输出图形 ％ 回车打开polytool交互式界面 ％ 待你回车后，交互式图形界面打开，你可以在图形上方[Degree]框中输入阶数观察多项式拟合的图形, ％ 选择置信区间最小的多项式阶数，以便在下面使用。 ％ 待你选择好所要拟合的多项式阶数后，程序提示你回车继续进行拟合。 ％ 待你回车后，程序提示你输入拟合的阶数， ％ 待你输入拟合的阶数后，回车后会显示拟合多项式相关的数据。 ％ 最后程序提示你输入所需拟合的数据点，输入所需拟合的数据点，就会得到相应的结果。 ％ 如果没有所需要拟合的数据点，直接回车跳过。 ％ 程序结束。 ％ 最小二乘法多项式拟合-err

基于微遗传算法的多目标优化论文研制的托斯卡诺普利多 · 格雷戈里奥。基于微遗传算法 （微-GA） 是一个很小的人口 （四个人被使用在我们的实验） 和重新初始化过程具有遗传算法的多目标优化方法。我们使用三种形式的精英主义和内存来生成微遗传算法初始种群我们的方法被测试发现在专业文献中的几个标准函数。得到的结果是十分令人鼓舞，因为他们展示的是这种简单的方法可以产生 Pareto 前沿在很低的计算成本的重要组成部分。

本程序方便实现max485协议转换为sonyvisca协议，非常实用，一片单片机完全搞定，轻松实现。。。。

恩，就是三次样条插值，小弟刚刚学会编程，大家见谅，见谅-TU, cubic spline interpolation, younger brother had just learned programming, we apologize, apologize

应用背景对于智能计算、优化理论方面，遗传算法和粒子群算法都属于现代仿生类优化算法，但是两者还是存在差异，遗传算法的核心在于变异和交叉，粒子群算法的核心在于个体寻优和群体寻优之间取平衡。通常研究者机械地将将两种算法结合起来，使得程序复杂，运行时间偏长，本程序以粒子群算法为主，巧妙地将遗传算法的变异思想引入粒子群算法，这一简单改进却可以大大提高粒子群算法的性能。但是，注意 引入随机数时的阈值 需要反复试验确定，目前这个程序没有做到阈值自适应。关键技术将遗传算法的变异思想 巧妙引入 粒子群算法 中改进粒子群算法寻优性能，使得寻优速度更快，当测试复杂高维的benchmark时，也更加接近最优值