时空图

这是一个利用蚁群算法进行图像边缘检测的程序，基于论文“图像边缘检测的蚁群优化算法”，IEEE进化计算大会（CEC），第751-756页，香港，2008年6月。输入：

此程序是本人编写的在MFC环境下调用Matlab函数进行编程的实例-This procedure is, I prepared to call in the MFC environment Matlab function programming example

本算法是利用K-mean算法（机器学习十大算法），对平面上的二维数据点进行聚类的算法，该算法可以运用在图像，和语音上。

应用背景粒子群算法的一个基本变量是有一个群体（称为群）的候选解（称为粒子）。这些粒子在周围移动搜索空间根据几个简单的公式。的运动粒子是由自己的最著名的位置在搜索空间，以及整个群的最佳已知位置。什么时候改进的位置被发现，这些都将引导群的运动。这个过程是重复的，并且通过这样做希望，但不能保证，一个令人满意的解决方案最终被发现。关键技术对于每一个粒子，我和1，和…：初始化一个均匀分布的随机矢量粒子的位置：西 ；~  ；U（BLO， ；B），在血和丁丙诺啡是上下搜索空间的界限。初始化粒子的最好的已知位置的初始位置：←PI  ； ；西如果（F（PI）& lt；F（G））更新群最著名的位置：G← ； ；PI初始化粒子的速度：~ VI  ； ；U（- | BUP BLO |， ；| BUP BLO |）直到一个终止准则（如迭代次数执行，或有足够的目标函数值的解决方案重复发现）：对于每一个粒子，我和1，和…：对于每一个维度，= 1，和…：取随机数：RP、RG ~ U（0,1）更新粒子的速度：VI，←D  ； ；ωVI，D +φP RP（PI，密苏里D-XI，D）+φG RG（GD西，D）更新粒子的位置：西 ；← ；西+ VI如果（西）和（西）：更新粒子的位置：最著名的←PI  ； ；西如果（F（PI）& lt；F（G））更新群最著名的位置：G← ； ；PI现在克拥有最佳找到解决方案。

用VB实现的傅立叶变换谱方法 包括复数据快速傅立叶变换算法、实数据快速傅立叶变换算法1、实数据快速傅立叶变换算法2、快速正弦变换和余弦变换等-VB Fourier transform spectra data including Minute Fast Fourier Transform algorithm, false information Fast Fourier Transform algorithm for one, real data Fast Fourier Transform algorithm 2, rapid transformation sine and cosine transform, etc.

ACM大赛基本练习题-ACM contest basic Exercises

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。

多用户MIMO技术作为lte-a的支持技术，作为下一代通信网路的关键技术，        由于其能够提供更大的数据传输速率，适当的预编码能够减小用户间的干扰，减小小区间的干扰，本代码给出了但小区多用户下行链路的预编码，对于初学者又很好的借鉴作用。                                                                                                                                           &nb

算法与数据结构试验中实验一：完成相关创建链表、排序、插入、 删除 等常见链表操作

高斯全消元法 c 代码-Gaussian Elimination Act c code