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应用背景HMM算法 预测回转窑喂煤量的预测 其中包含主成分分析 特征点的选取 什么的  考虑模式识别中的一个重要方法—隐Markov模型（HMM），由于HMM具有出色的统计学基础和有效的训练算法使得HMM在序列信号的统计分析方面具有十分强大的功能，可用于动态时间序列建模并进行模式识别。关键技术HMM VS2010 C++  回转窑熟料烧结过程的特点使得很难用机理分析或系统辨识的方法建立回转窑有效的预测模型。本软件充分考虑回转窑烧结过程各热工参数对烧结过程的影响，而工业现场记录的大量过程数据也为数据驱动的建模方法提供了条件。

应用背景这是分类研究的代码，和特别是，决策树方法和Naï朴素贝叶斯方法进行分类的数据之间的比较分析。关键技术决策树与决策树分类方法的比较分析

一个经典的十字链表实现-a classic Orthogonal List

zhang2D_with_demo 校准，两个摄像头，得到三维重建，相机的内部数字，它可以执行直接

用Java压缩解压ZIP文件，将利用java.util.zip 包中提供的类来实现压缩和解压zip 格式文件的功能。当然，本例在功能上完全没有Winzip 等成熟的压缩软件那么强，也不能做的很强，本例仅仅是演示如何来使用java.util.zip 包中的类。

主成分分析算法（PCA），这是一个外国人编写的，很具有参考价值-principal component analysis algorithm (PCA), which was prepared by a foreigner, it is very valuable reference

复合形法的不等式约束优化。其中的主程序是通用的，只要修改自己的目标函数和约束条件即可。-Complex method of inequality constrained optimization. One of the main program is commonly used, as long as the amendments to its own objective function and constraint conditions.

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于JavaScript（Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999）的一个子集。 JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。 利用这个库，可以和你的c/c++应用无缝集成

独立于AVL库的存储媒体 虽现在有不少可用的AVL树库，但几乎都是工作在RAM中，当数据量小的时候，这种方式可行，但当树结构变大时时，读取和存储的时间就会大大变长，任务效率大大降低。能不能直接用磁盘进行树的操作呢？若可以，就不必进行频繁的磁盘内存交换了，本程序就实现了这个功能。实际上，这个程序无论是磁盘还是内存，都很好用。-independent of the AVL storage media is now available in a number of the AVL tree, But almost all work in the RAM, when a small amount of data, this approach feasible, but big tree structure constant, read and storage time will be much longer and the task efficiency has been greatly reduced. Can directly use the disk tree operation? If so, there is no need for frequent exchange of disk memory, the process to achieve this function. In fact, this procedure is disk or memory, are very handy.

聚类分析的for程序集-cluster analysis procedures for the collection