用BP算法实现数字识别功能，可以显示状态变化图

清华大学人工智能讲义-Tsinghua University, notes in artificial intelligence

有关TSP遗传算法的的三个pdf论文。不错的参考-The TSP of the three genetic algorithms pdf papers. A good reference

不确定规划 遗传算法 Goal Programming算法程序- Indefinite plan heredity algorithm Goal Programming algorithm procedure

Neural Networks ，8种神经网络，BP，RBF，CPN等通过VC++来实现了！-Neural Networks, 8 Neuro network, BP, RBF, CPN, such as through VC++ To achieve!

基于VC开发的遗传算法源程序，有详尽的注释说明-based on the development of the VC genetic algorithm source files, a detailed Explanatory notes

％ RBF 神经网络用于模式分类 ％ 使用平台 - Matlab6.5- RBF neural network for pattern classification use of the platform- Matlab6.5

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

用A形算法寻找迷宫的最短路径,VC实现,非常值得一看-A fractal algorithm used to find the shortest path maze, VC achieve, very worth a visit

介绍模拟退火算法的经典资料，最后附了一些经典的例子-Describes the classic simulated annealing algorithm information, finally attached to a number of classic examples of

Apriori算法的JAVA实现A priori算法的JAVA实现-Apriori algorithm JAVA realize A priori algorithm realize JAVA