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差分进化算法的一篇全国优秀硕士论文，目前国内对此的研究还处于初步阶段-Differential Evolution of a national excellent master

演化程序――遗传算法和数据编码的结合 具体介绍了遗传算法的应用-evolutionary process-- genetic algorithms and data encoding the specific combination of the application of genetic algorithms

Hopfield 网――擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键，是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式，通过对网络N个神经元之间连接权 wij 和N个输出阈值θj的设计，使得: 这M个记忆模式所对应的网络状态正好是网络能量函数的M个极小值。 比较困难，目前还没有一个适应任意形式的记忆模式的有效、通用的设计方法。 H网的算法 1）学习模式――决定权重 想要记忆的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 则任意两个神经元j、i间的权重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的总数 ap(s)：第p个模式的第s个要素（-1或1） wij：第j个神经元与第i个神经元间的权重 i = j时，wij=0，即各神经元的输出不直接返回自身。 2)想起模式： 神经元输出值的初始化 想起时，一般是未知的输入。设xi(0)为未知模式的第i个要素（-1或1） 将xi(0)作为相对应的神经元的初始值，其中，0意味t=0。 反复部分：对各神经元，计算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n―神经元总数 f（）--Sgn（） θi―神经元i发火阈值 反复进行，直到各个神经元的输出不再变化。-Hopfield network-- good at associative memory solution with the realization of lost H associative memory networks, are key to bringing the memory model samples corresponding network energy function of the minimum. With M-N-dimensional memory model, the network N neurons connect between right wij and N output threshold j design makes : M-mode memory corresponding to the network is a state network energy function is the M-000 minimum. Mor

Eigenface and Fisherface Performance Across Pose

支持向量机(4)mySVM-Support Vector Machines (4) mysvm

这是关于人工神经网络的c算法实现，对于算法研究比较有用！-C++ implementation of class network By Luca Cinti and Lorenzo Masetti, based on lightweight neural net library written in C by Peter van Rossum.

使用小波熵法对电力负荷时间序列进行预测。-using wavelet entropy method of load time series prediction.

解TSP问题的遗传算法C语言程序-solution of TSP genetic algorithm C Programming Language

人工神经网络神经网络的程序和训练数据 解压缩后可以运行的-ANN neural network training procedures and decompress data after the run

A matlab code for a reinforment learning routing problem-A Matlab code for a reinforment learning ro uting problem