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灰度变换的实例程序，其中的CDib类可以直接应用于其他的图像处理程序。-gray transform examples procedures, which the CDib categories can be directly applied to other image processing.

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two Matlab functions for initializing and training a recurrent neural network -two Matlab functions for initializing and training a recurrent neural network

一个好用的数据挖掘算法，有感兴趣的朋友常联系了。-a user-friendly data mining algorithms, often friends interested in the link.

遗传算法 算法实例MATLAB程序，包括了：选择 变异 交叉 遗传算子-GA

因为递归程序运行的效率一般都比较低,本程序用java语言来实现TSP递归程序的优化-because recursive program run average efficiency are low, the procedure used java language to achieve TSP recursive process optimization

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

神经网络C程序的第6章-neural network C procedures for the Chapter 6

基本遗传算法,用来求解函数的最大值!在VC和TC下均可实现.-basic genetic algorithm used to solve the function of the maximum! And the VC can be achieved under TC.

libneural神经网络C库函数源代码，版本1.0.3.-libneural neural network C library functions source code, version 1.0.3.