基于类电磁机制的优化算法

计算涡轮特性的程序-turbine calculation procedures

计算模型： BMI指数（即身体质量指数，简称体质指数又称体重，英文为Body Mass Index，简称BMI），是用体重公斤数除以身高米数平方得出的数字，是目前国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准。主要用于统计用途，当我们需要比较及分析一个人的体重对于不同高度的人所带来的健康影响时，BMI值是一个中立而可靠的指标。 BMI值原来的设计是一个用于公众健康研究的统计工具。当我们需要知道肥胖是否为某一疾病的致病原因时，我们可以把病人的身高及体重换算成BMI值，再找出其数值及病发率是否有线性关连。不过，随着科技进步，现时BMI值只是一个参考值。要真正量度病人是否肥胖，体脂肪率比BMI更准确、而腰围身高比又比体脂肪率好、但是最好的看法是看内脏脂肪（若内脏脂肪正常，就算腰围很大及体脂肪率很高，健康风险不高，日本相扑很多都是这种胖法）。因此，BMI的角色也慢慢改变，从医学上的用途，变为一般大众的纤体指标。BMI是Body Mass Index 的缩写，BMI中文是“体质指数”的意思，是以你的身高体重计算出来的。BMI是世界公认的一种评定肥胖程度的分级方法，世界卫生组织(WHO)也以BMI来对肥胖或超重进行定义。身高体重指数这个概念，是由19世纪中期的比利时通才凯特勒最先提出。它的定义如下： 体质指数（BMI）=体重（

针对遗传算法所存在的问题，一种多种群遗传算法结构模型（Multiple Population GA，简称MPGA）可以用来取代常规的标准计算模型（SGA）。 MPGA在SGA的基础上主要引入了以下几个概念： （1）突破SGA仅靠单个群体进行遗传进化的框架，引入多个种群同时进行优化搜索；不同的种群赋以不同的控制参数，实现不同的搜索目的。 （2）各个种群之间通过移民算子进行联系，实现多种群的协同进化；最优解的获取是多个种群协同进化的综合结果。

这是基于叉 256 的哈希函数的代码。它生成的代码生成的哈希值或指纹图谱的一条消息。

隐马尔夫模型的源代码-implicit successor model of source code

数据挖掘中的聚合层次聚类算法，有完整的注释-Data Mining syndication hierarchical clustering algorithm, a complete Notes

根据离散点，生成三角网，实现了三角剖分，可用于泰森多边形的构建及面状图形骨架线的提取

包括傅里叶变换和傅里叶反变换，c语言编写，简单明了，VC环境验证通过-Including Fourier transform and Fourier inverse transform, c language, simple and clear, VC verification environment through the

这个是基于8051单片机的silconlab对Xbee通信的源代码，里面详细的介绍了算法的基本用法。

产生指数分布随机数的程序-index generated random distribution of the process