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一个曲线拟合的C程序算法-A C language program algorithm of curve fitting

最大限度的求解一些算法上的问题，帮助我们。单纯形法用来求解线性规划问题是一种不错的算法。

资源描述通过gabor进行特征提取，对鞋印的纹理进行提取，并且进行高斯滤波，提取的内容比较丰富，损失的信息比较少。并且gabor的各种属性也能使读者清楚地理解。

PID算法的C程序代码（带自整定功能哦）， pid的算法，带有自整定。还有详细的中文注释。 用户应熟知自动化工程技术，并了解闭环控制的基本原理。

一个解决龟兔赛跑爬山问题的算法，仅供参考。-a solution of the race between climbers algorithm, for reference purposes only.

%初始化参数 %注：popsize=200,MaxGeneration=100,约跑2分钟。若不要求太精确，可减少循环次数。pointnumber=11;                            %节点个数Popsize=200;                               %种群规模，只能取偶数（因67行的循环）MaxGeneration=100;                         %最大代数Pc=0.8;Pm=0.3;                             %交叉概率和变异概率A=[0 2 8 1 50 50 50 50 50 50 50    2 0 6 50 1 50 50 50 50 50 50    8 6 0 7 50 1 50 50 50 50 50    1 50 7 0 50 50 9 50 50 50 50    50 1 50 50 0 3 50 2 50 50 50    50 50 1 50 3 0 4 50 6 50 50    50 50 50 9 50 4 0 50 50 1 50    50 50 50 50 2 50 50 0 7 50 9    50 50 50 50 50 6 50 7 0 1

Conjugate Gradient Method

反向传播的原则是其实很容易理解，即使它背后的数学可以看起来相当令人望而却步。基本步骤如下： 初始化与小随机加权网络。 目前对网络的输入层的输入的模式。 饲料通过网络来计算其激活值的输入的模式。 采取所需的输出和激活值来计算的网络激活错误之间的区别。 饲喂以减少其激活错误对此输入模式的输出神经元的权重进行调整。 传播错误值返回到每个隐藏的神经元，是其在网络激活错误的贡献成正比。 喂养每个隐藏的神经元，以减少它们的贡献对此输入模式错误的权重进行调整。 对每个输入模式输入集合中重复步骤 2 到步骤 7。 重复步骤 8，直到网络接受过适当培训。 为了使这个新的网络通过它的步伐，我下载了经典的虹膜植物数据库从UCI 机器学习资料库。数据集包含三个类的五十实例，每个，其中每个类是指一种类型的鸢尾属植物。一类是线性可分从其他两个 ；后者不是从彼此线性可分的。若要使用此数据，为 csv 文件扩展名的文本文件保存该 web 页。用 Excel 打开并添加三个新列在右边，与0,0,1或0,1,0或1,0,0根据植物品种填补。删除物种名称列，并且您现在有一个文件，它可以喂进入您的网络。

利用opencv  写的摄像头视频采集测试程序，可以从摄像头采集图片或者视频。可进一步通过opecnv 对采集内容进行编辑。

这是计算几个数的运算，对初学者用户有用，简单解释了代码运算-This is the calculation of a few number of operations useful for the beginner users, the simple explanation of the code computing