greedy em hybrid model training algorithm

//主函数，主要是用于启动用于模拟虚存活动和进行监控的两个线程；-//main function is mainly used to launch virtual memory used to simulate and monitor activities of the two threads;

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

给出了FIR滤波器设计的C语言程序，可以根据设计要求，灵活地调整参数，得到需要的滤波器参数。-given FIR filter design in C language program, according to the design requirements, flexibility to adjust parameters and the filter parameters.

Fisher判别，用于模式识别的Fisher线性判别-Fisher Discriminant for pattern recognition Fisher Linear Discriminant

一个简单的HOPFIELD神经网络C语言源代码，其中RELESDE为可执行文件-a simple Hopfield neural network C language source code, which RELESDE executable

遗传算法解决随机期望值模型问题的例题-random genetic algorithms to solve the problem expectations model example

神经网络蚁群算法，共三段，非常有用，快来下啊-Ant colony algorithm for neural networks, a total of three sections, very useful

Particle Swarm Optimization (PSO) for the TSP

数据挖掘中很不错的源码,一个chc算法的java源程序,有极好的可读性-data mining is a good source, a chc algorithm java source files, has an excellent readability

自主式决策树学习的程序源码，对研究机器学习的同行很有用。-Autonomous Decision Tree learning procedures source, the study machine learning peer useful.