该程序是遗传算法的具体实现，通过该程序可以对遗传算法有更深入的了解。...

1、该工具包用于安装Lm和RBF两个神经网络工具包 2、直接运行LmNet.exe或_install.bat即可； 3、完成成功后，请将 binwin32 目前加至系统的 path中。 具体为：我的电脑-->属性-->环境变量-->将“binwin32”加至path路径中。-1, the tool kits for the installation and Lm 2 RBF neural network tool kits 2, or directly running LmNet.exe _install.bat can; Three complete success, I would be grateful if bin win32 increase to the current system which the path. Specifically : my computer-- gt; Attribute-- gt; Environment variables-- gt; "Bin win32" to increase path PATH.

神经网络训练程序，用来进行RBF网络的权值训练，利用训练好的权值可以进行自适应滤波！-neural network training procedures used for RBF network weights training. good use of training weights can be adaptive filtering!

Aprior算法实现程序-Aprior algorithm program! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !

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

机器学习讲义机器学习很好的材料内容很全面-Machine Learning Machine Learning Materials Materials is very good all-round

ID3算法有一定的自学习、自组织能力,适用于复杂系统的智能诊断。以实例验证了该算法对RH-KTB真空抽气系统故障诊断的有效性。-ID3 algorithm to a certain extent self-learning, self-organization, applied to a complex system of intelligent diagnosis. Examples to show that the algorithm of RH- KTB vacuum exhaust system fault diagnosis arrival.

matlab在神经网络中的一些界面函数-Matlab in neural network interface function of

仿真人工智能是指用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器的智能化，人工情感指用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的情感，使机器具有识别、理解和表达情感的能力。

matlab的典型算法（包括神经网络、遗传算法、概率算法、模拟退火算法）-matlab typical algorithms (including neural networks, genetic algorithms, probabilistic algorithms, simulated annealing algorithm)

k-means(欧氏距离)聚类算法是最基本的聚类算法，是理解和应用聚类算法的基础，通过k-means(欧氏距离)聚类算法我们才可以初步了解数据挖掘的原理。-k-means (Euclidean distance) clustering algorithm is the most basic clustering algorithm, is understanding and the basis for the application of clustering algorithm, through the k-means (Euclidean distance) clustering algorithm we are able to a preliminary understanding of the principles of data mining .