多类矩阵运算，包括转置、求逆

LUHN算法-LUHN algorithm

用matlab编写的multiple-instance learning工具箱，实现了多种mil的算法，包括emdd, mi-svm, citation-knn等，同时支持不同的测试策略，如随机划分，leave-one-out，ten-fold-validation等，里面包含了libsvm的matlab实现，可以作为一个独立的算法使用。包中自带测试数据集，为标准的多示例数据集，通过扩展可以进行MIML的训练和测试任务。

使用fdtd算法计算光子晶体的模式折射率-Fdtd algorithm using photonic crystal pattern of refractive index

Newton差商插值，可输入数组进行插值运算-Newton difference quotient interpolation, may import array interpolation Operational

快速表达式运算 - The fast expression operates

Gauss column principle eliminate for bankdialog systems

应用背景图像边缘是很重要的视觉信息,边缘检测在图像处理和机器视觉中占据着重要位置。通过边缘检测勾画出目标物体的轮廓,达到目标识别的目的。传统的边缘检测方法是基于空间运算的,借助空域微分算子利用卷积来实现,主要起到高通滤波的作用,如Sobel边缘算子、Roberts边缘算子、Krisch边缘算子、高斯2拉普拉斯边缘算子等关键技术 信息激素(Pheromone)作为蚂蚁选择后续行为的依据,并通过蚂蚁间的协同与交互来完成全局寻优搜索过程。该算法具有强鲁棒性、正反馈性和分布式处理等特点,已被成功用于解决许多诸如TSP问题、图着色问题等复杂问题。但用于图像处理领域,国内外的研究还比较少,韩彦芳等人利用蚁群算法提出了基于模糊聚类的图像分割方法,本文则利用蚁群算法提出了一种新的图像边缘检测方法。将一群蚂蚁随机放置到图像中,根据蚁群算法的路径选择机制,使蚂蚁以较大的概率选择图像边缘点作为下一步移动目标位置,经过多次循环迭代最终使大多数蚂蚁聚集到图像边缘上,从而提取出图像的边缘。

这是一份基于c++实现的查找二叉树(排序二叉树)的实现代码。在源代码类中，包含二叉查找树的插入，删除，以及查找树中任意排序任意位置的数。其中函数包含了递归实现和非递归实现。

可读入点数据来生成二维非结构网格，点数据存贮于文件中，自己先准备好，用fps运行编译程序即可，输出的网格数据存储于grid及tec文件中，可通过plot软件实现生成网格的可视化

整个算法分成三部分，第一个部分是神经网络整体结构的确定，然后是遗传算法对参数的优化，然后便是利用已经优化好的参数，利用神经网络进行预测。我们根据需要优化的权值以及阈值的数量确定算法个体的长度。个体通过适应度函数计算他们的适应度，根据适应度的大小，我们使用轮盘算法，确定他们的遗传，交叉还有变异等过程，优化以后的BP神经网络可以更好地收敛。