Network Hopfield Model

分形几何－－用简单构造复杂的艺术。 对图形的放大有两种，一种是光栅放大，放大后图形的边界会产生锯齿；另一种是矢量放大，采用的是关系计算的方法，放大的图形不会出现锯齿和模糊。基于Julia的方法属于矢量放大，该方法被称为“分形显微镜”。是一个很有用的功能模块。-Fractal geometry- with a simple structure is complicated art. Amplification of the graphics there are two types of grating amplification, the amplified graphics have jagged borders the other is to enlarge the vector used is a method of calculation, to enlarge the graphics will not appear jagged and fuzzy. Julia

％96年中国大学生数学建模竞赛A题:捕鱼-96% of university students in China Mathematical Contest in Modeling A theme : fishing

遗传算法应用于神经网络的一个方面是用来优化人工神经网络(ANN)的结构，另一个方面是用GA学习ANN的权重，也就是用遗传算法取代一些传统的学习算法。GA-BP算法就是在BP算法之前，先用GA在随机点集中遗传出优化初值，以此作为BP算法的初始权值，再由BP算法进行训练，这就是GA-BP算法的原理。本例中包括，(1)用遗传算法学习神经网络的权值，(2)GA-BP算法,以及（3）单纯的BP算法。程序能够运行出来，比较完美，可用于硕士、博士学习的资料，也可作为项目研究的参考资料。总之比较实用。

近邻传播(Affinity Propagation,AP)聚类具有不需要设定聚类个数、快速准确的优点,但无法适应于大规模数据的应用需求.针对此问题,提出了分层近邻传播聚类算 法.首先,将待聚类数据集划分为若干适合AP算法高效执行的子集,分别推举出各个子集的聚类中心;然后对所有子集聚类中心再次执行AP聚类,推举出整个数 据集的全局聚类中心;最后根据与这些全局聚类中心的相似度对聚类样本进行划分,从而实现对大规模数据的高效聚类.在真实和模拟数据集上的实验结果均表明, 与AP聚类和自适应AP聚类相比,该方法在保证较好聚类效果的同时,极大地降低了聚类的时间消耗.

二维各向异性弹性波地震波传播模拟，采用FDTD(Finite Difference Time Domain)数值模拟方法及PML(Perfect Matched Layer))和Collino混合边界，吸收下过要优于单一吸收边界。

数学函数的运算.zip-Math arithmetic. Zip

c#实现voronoi，可以按自己要求自动的生成相应点对应的voronoi，使读者可以更加清楚的了解voronoi和Delaunay三角网，使用户的体验更加的直接。

对于发射接收都为8个通道的MIMO雷达系统，在一定的背景下，目标距离5000米，运动速度100m/s，运用相位编码信号，仿真发射信号、接收信号，进行DBF处理，匹配滤波提取信息后，MTD处理

用C语言编写的八数码问题算法-C language prepared by the eight digital Problem

组件的基类和接口提供了大量的功能。让我们看看一些最常用的功能。功能未在此处可以找到从 Java API 参考。 该接口定义的若干属性，您可以检索或操纵与相应 setter 和 getter 方法。