不使用递归的快速排序法

SOR解n维线性方程组 用vc语言完成SOR解n维线性方程组-SOR n-dimensional solution of linear equations using vc language SOR complete solution of n-dimensional linear equations

公历，阴历转换源代码-calendar, the lunar calendar change source code

资源描述单关节机器人控制的RBF神经网络的控制跟踪程序。

粒子群优化算法 （PSO） c粒子群优化 （PSO） 算法 [1，2] 在 C 可执行"插入"代码作为一个小型图书馆。粒子群优化算法用于涉及全局随机优化的连续函数 （称为目标函数） 的问题。粒子群优化算法也可用于离散优化问题，但在此库的当前版本中未实施这种行为。使用只是在代码中包括 pso.h 和 pso.c。您需要有 GNU 科学图书馆和各自的发展 （即标题） 文件，以在您的应用程序中包含 pso.c。你的 Makefile 中将添加到您的 LDFLAGS 的-lgsland lgslcblas。为了使用 pso_solve()，您需要：最小化目标函数 （见在 pso.h 中定义类型 pso_obj_fun_t），一个具有正确初始化的 pso_results_t 对象 (malloc 会) gbest 缓冲区。这是将存储发现最好的位置，以及最小的误差 （存储在成员错误）。一个具有正确初始化的值 （使用 pso_set_default_settings() 进行快速和肮脏的初始化） 的 pso_settings_t 对象功能邻域拓扑粒子群优化算法用于确定每个 particle 附近吸引子提供了三种不同的策略：全球的拓扑结构 （PSO_NHOOD_GLOBAL），每个粒子由每一另一种粒子群通知环形的拓扑 （PSO_NHOOD_RING） 在那里存在着固定的环型拓扑结构和每个粒子由其邻近的微粒通知

可以在CodeBlocks或devc++上运行；可以将估价函数修改为曼哈顿距离，这样搜索的效率会提高；

使用递归方法与非递归方法求解迷宫问题。内容涉及递归的消去、属于数据与算法课程。可以求解大型迷宫，输出迷宫路径

应用背景介绍了人工神经网络（ANN）方法在数字图像识别中的应用,并通过在身份验证中的人面部特征提取与识别的实例对现有网络进行了研究,提出了改进思想,以期达到降低运算量、提高识别率的目的。关键技术应用神经网络技术构建了一个完整的人脸识别系统.首先使用基于眼睛位置估计的方法从人脸图像中分割出对识别有意义的纯脸,然后使用自组织映射进行特征压缩,提取有效的鉴别特征.最后使用基于知识的模糊神经网络进行分类.在NUSTDBII人脸数据库上的实验得到了令人满意的结果,并且表明该方法对人脸的姿态及表情有一定的不敏感性.

资源描述二叉排序树的实现与合并                                                                                                                                                                                                                                                                                 

level set matlab code

资源描述循环码是一种很重要的线性分组码，是目前研究得最成熟 的一类码之一。它除了具有线性分组码的线性外，还具有循环 性，其码字结构一般用符号[n，k]表示，其中n 是该码组中的码 元数，k 是信息码元位数，r（r=n-k）是监督码元位数。循环码具 有较强的检错和纠错的能力，用于通信系统时可极大地提高了 通信的可靠性。