这是MATLAB的BP神经网络# 39。............

基于《知网》的词汇语义相似度计算Final.doc-Based on the " HowNet" the vocabulary of semantic similarity calculation Final.doc

使用Visual C++ 2003编写的遗传算法库，具有详细的说明文档，使用接口函数传入相关适应度函数与基因个数、迭代次数相关信息，进行目标优化，使用类模板的形式支持函数并行化-Using Visual C++ 2003 prepared by the genetic algorithm library, a detailed description of the document, use the interface function is passed the fitness function associated with the gene number, number of iterations relevant information to carry out objective optimization, the use of class template in the form of support function parallel

用MATLAB语言编写。三十三座城市的蚂蚁算法。解决TSP问题。-Used MATLAB language. 33 cities in the ant algorithm. Solve the TSP problem.

bp神经网络的详细资料,里面有相应的文挡资料和可执行程序!-bp neural network details, there are corresponding text block of information and executable programs!

文本识别是一个基础但却重要的课题，本算法给出其具体的实现过程。-Text identification is a basal but important task.This arithmetic give a material realized process.

该源码用来实现基本粒子群的算法，值得参考-The source algorithm is used to achieve the elementary particle group, worth considering

TSP问题是组合优化中的经典问题。其解决方法有局部优化方法和一些启发式算法,局部搜索方法充分考虑问题 的邻域结构,遗传算法有很好的全局搜索能力,memetic算法把遗传算法和局部优化算法相结合,试验结果证明,能很好地解 决TSP问题。-TSP problem is a classic combinatorial optimization problem. Its solution has a number of local optimization methods and heuristic algorithms, local search methods take full account of the issue of neighborhood structure, genetic algorithm has good ability of global search, memetic algorithm for the genetic algorithm and local optimization algorithm combining test results proved that well positioned to solve the TSP problem.

C均值法，用于模式识别中的聚类算法。非常好用！-C- Means method for pattern recognition algorithm for clustering. Very handy!

本书专门介绍遗传算法中的仿生学计算算法的资料，是一本适合于人工智能初学者的好书。-book devoted to the genetic algorithm bionics algorithm information, is a suitable for beginners books on artificial intelligence.

蚂蚁算法（或蚁群算法，ant colony algorithm）是由Colorni和Dorigo等人提出的一类模拟自然界蚁群行为的模拟进化算法。 这类算法主要基于以下观察：像蚂蚁这类群居昆虫，虽然没有视觉且单个行为极其简单，但由这些简单的个体所组成的群体却常常表现出令人称奇的行为――能够在复杂的环境下最终找到从蚁穴到食物源的最短路径！仿生学家经过大量细致观察与研究发现，原来蚂蚁在寻食的过程中，通过一种称之为信息素（pheromone）的物质相互传递信息。更具体地，蚂蚁在运动过程中能够在它所经过的路径上留下信息素，而且在运动过程中感知这种信息素的存在及其强度，并以此指导自己的运动方向。蚂蚁倾向于朝着信息素强度高的方向前进，因此，由大量蚂蚁组成的蚁群的行为便表现出一种信息的正反馈现象：某一路径上走过的蚂蚁越多，则后来者选择该路径的概率就越大，蚂蚁群就是通过个体之间的这种信息交换机制来彼此协作达到搜索食物的目的。 -ant colony algorithm proposed by Colorni and Dorigo. The method is simulated by ants activity