an artificial neural network algorithm source code and demonstration program

把libsvm包在一起，只要能读入矩阵转换成所需的格式libsvm就可以运行了

从其它网站上下载的用VC++编制的模拟退火算法求解TSP问题的源代码-from other websites downloaded VC simulated annealing algorithm for TSP source code!

一个用VC++开发的采用模糊C均值聚类算法.-a VC development of the fuzzy c-means clustering algorithm.

Hopfield 网――擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键，是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式，通过对网络N个神经元之间连接权 wij 和N个输出阈值θj的设计，使得: 这M个记忆模式所对应的网络状态正好是网络能量函数的M个极小值。 比较困难，目前还没有一个适应任意形式的记忆模式的有效、通用的设计方法。 H网的算法 1）学习模式――决定权重 想要记忆的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 则任意两个神经元j、i间的权重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的总数 ap(s)：第p个模式的第s个要素（-1或1） wij：第j个神经元与第i个神经元间的权重 i = j时，wij=0，即各神经元的输出不直接返回自身。 2)想起模式： 神经元输出值的初始化 想起时，一般是未知的输入。设xi(0)为未知模式的第i个要素（-1或1） 将xi(0)作为相对应的神经元的初始值，其中，0意味t=0。 反复部分：对各神经元，计算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n―神经元总数 f（）--Sgn（） θi―神经元i发火阈值 反复进行，直到各个神经元的输出不再变化。-Hopfield network-- good at associative memory solution with the realization of lost H associative memory networks, are key to bringing the memory model samples corresponding network energy function of the minimum. With M-N-dimensional memory model, the network N neurons connect between right wij and N output threshold j design makes : M-mode memory corresponding to the network is a state network energy function is the M-000 minimum. Mor

BP神经网络的设计前向型神经网络的实例，基于Matlab环境。-BP neural network design to the examples of neural network, based on the Matlab environment.

粒子群算法的实例，应用于无线网络节点的动态布署等。图和表显示结果-Examples of particle swarm optimization applied to the wireless network nodes, such as dynamic deployment. Graph and table shows the results of

数据挖掘中Aprior算法的C++实现，采用的传统Aprior算法-Aprior data mining algorithms to achieve C, the traditional algorithm Aprior

混沌识别，混沌特征指数的计算以及混沌预测。-Chaotic identification, chaotic characteristics of index calculation and prediction of chaos.

LVQ(学习矢量量化)算法：它是Kohonen的有监督学习的扩展形式。融合了自组织和有导师监督的技术，学习方法是竞争的，但产生方式是有教师监督的，也就是说，竞争学习是在由训练输入指定的各类中局部进行。-LVQ (LVQ) algorithm : it is Kohonen of supervised learning the expansion of the form. The convergence of self-organization and supervision of the instructors, learning methods of competition, but there are ways teachers to supervise, meaning that the competitive learning is the training input from the designated categories of partial.

Adaptive Resonance Theory Brain Modeling 人工智能人工神经网络源码-Adaptive Resonance Theory Brain Modeling artificial neural network artificial intelligence source