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用Java实现的多层BP神经网络，用于颜色和字符识别-using Java multi-storey BP neural network, for the color and character recognition

用java语言写的遗传算法库，包含了实例。-java language used to write the genetic algorithm library contains examples.

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

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利用遗传算法进行文本聚类的特征选择.把一种特征组合看作一个染色体，对其进行二进制编码，引入文本集密度作为适应度函数进行特征个体适应度的评价. -The use of genetic algorithm feature selection in text clustering. To a combination of characteristics as a chromosome, its binary code, the introduction of text set density as a characteristic of fitness function for evaluation of individual fitness.

〈智能优化算法与应用〉介绍各种优化算法：模拟褪火法、遗传算法、禁忌搜索法、神经网络法、混合优化策略等内容。-"intelligent optimization algorithms and application" on the various optimization algorithms : simulated fire faded, genetic algorithm, Tabu search method, neural networks, hybrid optimization strategy content.

本程序用国外流行的NetLogo开发，模拟蚂蚁群寻食-this program popular with foreign NetLogo development, simulation Ant group ants