贝叶斯算法用java程序

模式识别与智能计算-Matlab技术实现  PDF+光盘资料本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书共分为13章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测度，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计（BP神经网络、径向基函数冲经网络、自组织竞争神经网络、慨率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络），决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法聚类分析，蚁群算法聚类分析，粒子群算法聚类分析。本书内容新颖，实用性强，理论与实际应用密切结合，以手写数字识别为应用实例，介绍理论运用于实践的实现步骤及相应的Matlab代码，为广大研究工作者和工程技术人员对相关理论的应用提供借鉴。本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别等学科本科生、研究生的教材或教学参考书，亦可供相关工程技术人员参考。

数据挖掘导论,及其代码。中文版，很有用的。适合学习数据挖掘者-data mining and source code

    图像去雾雾，包括雾、霾、沙尘、烟等一切导致视觉效果受限的物理现象。由于雾的存在，户外图像质量降低，如果不处理，往往满足不了相关研究、应用的的要求。在雾的影响下，经过物体表面的光被大气中的颗粒物吸收和反射，导致获取的图像质量差，细节模糊、色彩暗淡。通过一定的技术手段，去掉物体表面的雾霭，增强图片效果显得尤为重要。   Tarel等人提出了一种基于中值滤波的去雾算法，该算法虽然速度比较快，但由于中值滤波不能很好的保持边缘信息，导致得到的大气散射光分布不能很好地反映场景的深度信息。在景深发生突变的边缘区域，无法得到令人满意的去雾效果。 在本篇论文中，香港城市大学针对Tarel去雾方法进行改进。  源码包来自作者的英文主页下载，其中包括作者EI论文原文，PPT，以及全部代码和测试集。对图像去雾领域的研究能提供重要的借鉴意义。

汽车加油问题的算法-vehicle refueling the algorithm

VC和Matlab的扩展编程-Extand program by VC and Matlab

B+tree C语言实现，适合各种单独需要Btree的场合，效果经错测试，非常不错。欢迎下载使用。B+tree C语言实现，适合各种单独需要Btree的场合，效果经错测试，非常不错。欢迎下载使用。

XPObject对象

可以完成各类坐标之间的大地高斯以及经纬度坐标转换，用户可以通过MFC界面完成坐标的读取、输入，从而获取需要的坐标

实现了两个大数的加法，速度很快．最大可以是５００位数的相加-realized the majority of the two Adder, very fast. It is the largest of the median combined 500

用C编写的一些math函数-prepared by the math function