CPN算法的matlab实现，CPN人工神经网络

用的VC6编的可以识别联机数字，联机英文，及联机汉字-the VC6 series of the figures can be identified on-line, on-line English, and Chinese characters on-line

AI 人工智能 在C#环境下 实现 过河问题 算法-AI

八数码难题源代码-eight digital source code problems

本人做的遗传算法源代码，在FORTRAN下打开即可以，可在WINDOUS环境下运行-I do genetic algorithm source code, under the FORTRAN that can be opened, in WINDOUS operating environment

PSO算法求解带约束优化问题，包含所有源程序和运算图片。写论文是编的。-PSO algorithm for solving constrained optimization problems, including all source code and the computing picture. Writing papers is made of.

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

tsp问题用神经网络方法解决-tsp uses neural network solution

云模型matlab源代码,下载后可以直接使用-Cloud model can be directly used in the source code

神经网络的开发包，采用c++编写的，使网络资源，大家共享-neural network development kits, prepared by the use of c, network resources and share

使用具有增量学习的监控式学习方法。包括几个不同的分类算法。-use with incremental learning supervised learning method. Including several different classification algorithm.