数学计算的Lisp程序，可以使用CAD平台。

应用背景本次智能小车设计是在全国电子设计大赛的背景下，省区选拔第一阶段，我和两名队友协作努力，一起完成整个电路的硬件设计，和算法。获得区级三等奖，成功进入国家级的初赛。关键技术本次智能小车的关键设计在于电路的选择和算法的实现。电路我采用最简单的51单片机作为MCU，对于循迹完全足够了，红外传感器既可以循迹，也可以避障。

以我的近似 = INTEGRAL((F(X) DX)) 从 A 到 B： 输入： 终结点 A、 B ；整数 N。 输出： 阵列 R.（R(2,N) 是对我的近似）。 R 是由行 ； 计算只有 2 的行保存在存储中

use c code function in matlab

模式识别与智能计算-Matlab技术实现  PDF+光盘资料本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书共分为13章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测度，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计（BP神经网络、径向基函数冲经网络、自组织竞争神经网络、慨率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络），决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法聚类分析，蚁群算法聚类分析，粒子群算法聚类分析。本书内容新颖，实用性强，理论与实际应用密切结合，以手写数字识别为应用实例，介绍理论运用于实践的实现步骤及相应的Matlab代码，为广大研究工作者和工程技术人员对相关理论的应用提供借鉴。本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别等学科本科生、研究生的教材或教学参考书，亦可供相关工程技术人员参考。

asdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdasdd

Algorithm Design Manual 欢迎你下载ginger547的算法系列资料-Algorithm Design Manual ginger547 welcome you to download the information algorithm Series

KMEANS 利用两相的迭代算法来减少点到形心的距离，K 的所有群集的都总和的总和。第一阶段使用文献通常描述作为"批"的更新，每次迭代组成的就是重新分配到他们最近的群集质心点一下子，紧接着簇中心的重新计算。这一阶段可以看作是提供速度快，但可能只有近似解作为起始点，第二阶段。第二阶段使用文献通常描述作为"上线"的更新，在那里点单独重新分配如果这样做会降低的距离，总和和簇中心则在每个重新分配后重新计算。在这第二个阶段的每次迭代包含一通虽然所有的点。KMEANS 可以收敛于局部最优解，在这种情况下是在哪个移动到不同的群集的任何单点增加的距离总和的点的一个分区。这个问题只能是解决了起始点的聪明 （或幸运，或详尽无遗） 的选择。IDX 分为不同的 K 组 = KMEANS （X、 K） 分区 N 由 P 数据矩阵 X 中的点。此分区减少总和，在所有的群集，群集内款项的点到聚类质心的距离。X 行对应于点、 变量对应的列。KMEANS 返回 N 由 1 向量 IDX 包含每个点的聚类指数。默认情况下，KMEANS 使用平方欧氏距离。

这是一个利用simpson求积公式来计算近似积分值，精度比较高-This is an advantage of simpson quadrature formula to calculate the approximate integral value, high precision

讲述了辨识的一些基本概念和基础知识，用经典辨识方法和最小二乘法进行辨识及对应的控制算法-Tells the story of the identification of some basic concepts and knowledge base, with classical identification method and least-square method for identification and corresponding control algorithm

对图进行匹配的算法-right map Matching Algorithm