很好用的ID3决策树分类算法测试例程

结构分析的有限元法与MATLAB 程序设计 徐荣桥 编著（浙江大学建筑工程学院）(Structural analysis of the finite element method and MATLAB programming Xu Rong Bridge, A. (Institute of Construction Engineering, Zhejiang University))

本代码为最佳滤波器的研究，关于维纳滤波器的设计实验(This code is the best filter research, design experiments on the Wiener filter)

本程序提供禁忌搜索tabu search的matlab程序。可模拟遗传算法产生的节点之后的tabu search过程。(This program provides the matlab tabu search tabu search procedure. Generated by genetic algorithm can simulate the node after the tabu search process.)

说明：  加入规划层的轨迹跟踪控制，无人驾驶车辆模型预测控制第二版第六章(Add trajectory tracking control of planning layer, Chapter 6 of the second version of model predictive control of driverless vehicles)

Matlabmontecarlo用MATLAB编写的蒙特卡罗算法,用于检测光子成象.非常不错,大牛编写。蒙特卡罗光线追踪: 传统的逆向光线追踪算法有两个突出的缺点，就是表面属性的单一，和不考虑漫反射。我们不难通过模型的修正来缓解这两个问题。我们首先认为一个表面的属性可以是混合的，比如它有20%的成分是反射，30%的成分是折射，50%的成分是漫反射。这里的百分比可以这样理解，当一根光线打在该表面后，它有20%的概率发生反射，30%的概率发生折射，50%的概率发生漫反射。然后我们通过多次计算光线跟踪，每次按照概率决定光线的反射属性，这样在就把漫反射也考虑了进去。2蒙特卡罗光线追踪-采样  蒙特卡罗光线追踪的本质就是通过概率理论，把半球积分方程进行近似简化，使之可以通过少量相对重要的采样来模拟积分。蒙特卡罗光线追踪理论中的采样方案有很多，有时候还要混合使用这些采样方案。  蒙特卡罗光线追踪已经是一个比较完备的渲染方案，他极大的解决了光线追踪的模型缺陷和效率问题，使得在家用

基于EM算法的图像融合算法，对图像不用进行多尺度分解。(EM algorithm based on image fusion algorithm for multi-scale image without decomposing.)

这是我自己做的一个车牌识别程序，主要针对的是国内的蓝底车牌，效果挺不错的，希望对大家有帮助！(This is my own to do a license plate recognition program, mainly for the domestic blue license plate, the effect is very good, we want to help!)

基于matlab中的simulink的pcm编码码解码器的仿真结果 ，经测试可直接使用。 (Simulation results based on simulink in matlab pcm coding decoder has been tested directly.)

an evolutionary programming for solving unit commitment problems

1. 采用BP神经网络设计男女生分类器。采用的特征包括身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征，BP神经网络包含一个隐层，隐层结点数为5。要求：自行编写代码完成后向传播算法，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算可以基于平台的软件包）。(. using BP neural network to design the classifier for male and female students. The features include height, weight, whether they like mathematics, whether they like literature, and whether they like sports. The BP neural network contains a hidden layer, and the number of hidden nodes is five (5). Requirements: self compiled code, post propagation algorithm, cross validation method to achieve performance evaluation (including SE, SP, ACC and AUC, AUC calculation can be based on platform software package).)