基于SIFT特征提取的SVM分类算法

示例随机数产生方法，符合平均分部和正态分部，示波器显示-random sample method, in line with the average Division and the normal divisions, oscilloscope shows

BP网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中，调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法，即为BP学习算法。BP算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。由于它的结构简单，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP神经网络获得了非常广泛的应用。据统计，有80%～90%的神经网络模型都是采用了BP网络或者是它的变形。BP网络是前向网络的核心部分，是神经网络中最精华、最完美的部分。BP神经网络虽然是人工神经网络中应用最广泛的算法，但是也存在着一些缺陷，例如：①、学习收敛速度太慢；②、不能保证收敛到全局最小点；③、网络结构不易确定。

遗传算法在运行早期个体差异较大，当采用经典的轮盘赌方式选择时，后代产生的个数与父个体适应度大小成正比，因此在早期容易使个别好的个体的后代充斥整个种群，造成早熟。在遗传算法后期，适应度趋向一致，优秀的个体在产生后代时，优势不明显，从而使整个种群进化停滞不前。因此对适应度适当地进行拉伸是必要的，这样在温度高时(遗传算法的前期)，适应度相近的个体产生的后代概率相近；而当温度不断下降后，拉伸作用加强，使适应度相近的个体适应度差异放大，从而使得优秀的个体优势更明显。由于模拟退火算法和遗传算法可以互相取长补短，因此有效地克服了传统遗传算法的早熟现象，同时根据聚类问题的具体情况设计遗传编码方式、适应度函数，使该算法更有效、更快速地收敛到全局最优解。本案例研究了基于遗传模拟退火算法的聚类算法。

这是用贪心算法实现对会议的智能安排，里面包括建立贪心算法的步骤化实现及快速排序经典算法-This is a greedy algorithm with intelligent arrangements for the meeting, which included the establishment of greedy algorithm and steps to achieve and fast classical algorithm for sorting

资源描述本代码是数据结构dfs算法的一个例子，用C++编程，程序员输入由o和#组成的阵列，算法实现找出阵列中以#为单位的整体形成多少个十字型，相邻的#组成一个整体（上下左右为相邻，斜对角不算）。

指派问题的匈牙利解法，从文件中读入待指派的数据。-Assignment problem of the Hungarian method, read from a file to be assigned to data.

一次课程设计，里面有7个内容-a curriculum design, there are seven content

进行模糊控制逻辑运算，输入为误差和误差变化率，采用三角形隶属函数进行模糊化，采用最大最小法进行模糊推理，采用重心法进行去模糊化。

矩阵运算类：矩阵的数学运算、 矩阵特征值特征向量的求取-Matrix calculation categories: matrix arithmetic, matrix eigenvalue eigenvector of the strike

一元线性回归，数值分析方面可参考-one yuan linear regression, numerical analysis can look at the reference