常用、经典算法及讲解

此程序为C与语言编写的数值积分算法-procedure for the C language with the numerical integration algorithm

基于支持向量机的盲均衡算法,使用的输入信号是QPSK.-Based on support vector machine blind equalization algorithm, the use of the input signal is QPSK.

应用背景模糊数学将会成为人工智能的理论基础!!!     众所周知,人类很多的新发现新理论的诞生都和数学有千丝万缕的关系,数学亦有科学中的科学之美称,不幸的是,应该教育让数学变成枯燥无味,一度它成了我的致命科目,其实哪门科目都让我头痛!模糊数学的诞生是历史性,它可能是引导人工智能的发展方向,这是我以前就作过的设想,非常巧合的是,后来在网上居然发现有专家的观点与我的不谋而合!    人工智能是一个仿生学,他仿的是人类的大脑,以现今人类的科技水平,对大脑的研究也不过是初级阶段,但有生活经验的人都知道,大脑应该是这种思维模式,先从外界学习知识,并将其储存,到再遇到类似问题时再将其拿出来对比,随着经验的丰富,在某些问题分析得更为透彻,这就涉及一个问题,就是当储存后的知识,怎么和后来接触到的新知识相比较,你用红笔写了个"人"字,他用黑笔写了"人"字,对我们人来说,这都是一个人字,不管你用黑笔还是红笔,但机器不同,他之前接受的可能是用粉笔写的是"人"字,现在面对两个同样的家,颜色是不同的,但字是一样的,这就要对之前的储存信息进行筛选,即筛去颜色属性,将笔画进行

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

构建三次贝塞尔曲线 C0，......，Cn-1 中 参数形式，Ci 由 (xi(t),yi(t)) = (a0(i) + a1 (i) * t + a2 (i) * t ^2 + a3 (i) * t ^3， b0(i) + b1 (i) * t + b2 (i) * t ^2 + b3(i)*t^3) 0 为 < = t < = 1 由左终结点 （x(i),y(i))， 离开了 guidepoint （x+(i),y+(i))、 右端点 （x(i+1),y(i+1)) 和 右 guidepoint （为每个 i x-(i+1),y-(i+1)) = 0，1，......，n-1 ； 输入的 n，（（x(i),y(i))，我 = 0，...，n)， ((x+(i),y+(i))，我 = 0，...，n-1)， ((x-(i),y-(i))，我 = 1，...，n)。 输出系数 （a0(i)、 a1(i)、 a2(i)、 a3(i)、 b0(i)、 b1(i)、 b2(i)、 b3(i)、 我 = 0，...，n-1)。

基于互信息法求得每个结点的重要程度，方法比边介数和pagerank简单有效，对于大规模和超大规模的网络拓扑图都能高效完成，

三次样条传统上遭受过冲（特别是在约束），这导致小于理想的精确度。通过牺牲在花键平滑一些，我们可以防止超调。这可以通过消除为等于第二阶导数的要求在每一个点，并与特定第一阶导取代它来实现。套餐包括由作者以及包含一个例子和代码Excel文件进行了研究。

资源描述(1)针对校园环境范围大、结构简单的特点,结合RFID传感器信息传递 功能,提出一种大范围拓扑环境学习与建模新方法。根据校园环境上下文信息 需求,设计RFID标签格式,指导机器人进行环境学习,且以标签的分布代表 环境整体结构,由标签内容传递导航任务,由此构建环境模型。 (2)针对激光数据存在噪声干扰的问题,设计了一种动态自适应中值滤 波方法,利用激光数据时间和空间上的相关性,剔除噪声干扰,平滑激光数据。

sift算法的C++实现。需要配置opencv库。配置完后就能直接运行了。里面包含了特征点检测，特征点滤除，图像拼接融合。opencv版本需要2.3.0以上。程序调成已经成功。

用于连续体的结构拓扑优化设计的matalb代码-For continuum structural topology optimization design matalb code