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人工智能搜索法解决九宫重排问题（又称8数码问题）。-artificial intelligence search JiuGongTu rearrangement solve the problem (also known as the Digital 8).

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bp神经网络在人口预测上的应用，可以根据前几年的人口数值预测出以后的人口数值-bp neural network prediction in the population on the application, based on previous years, the population of numerical prediction of the future value of the population

该文件是包含了机器人足球比赛中的整个系统的代码，包括动作，视觉，定位和决策-The document includes a robot soccer competition of the entire system code, including action, vision, positioning and decision-making

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

雅可比(Jacobi)迭代算法的C++实现，供研究设计使用-Jacobi (Jacobi) iteration algorithm for C++ implementation for research designed to use

【全美经典】小波十讲（Ingrid Daubechies 著）中文版- [ Entire American classics ] wavelet ten lectures (Ingrid Daubechies) Chinese edition

机器人足球实现的核心代码-Robot Soccer realize the core code

基于改进SVM的特征选择，可以帮助大家认识SVM-To improve the SVM-based feature selection can help you understand the SVM

遗传算法求解最优解求函数的最大值 : f(x,y)=21.5+x*sin(4*PI*x)+y*sin(20*PI*y) | 定义域 D: -3