C++ 各种排序算法演示(插入、希尔、冒泡、快速等)

对于基本的阅读和审查HHT算法，读者可以参考参考文献[1-4，6]。对于HHT算法分析程序，两种资源可能会发现有用的：（1）执行大部分的HHT算法功能的Matlab程序可从[7]，由吴昭化撰写; （2）Donghoh Kim和熙锡呵呵（发表于29/10/2012）撰写的了R封装的“EMD”。我们决定不使用“EMD”包直接为我们的分析，因为：（1）无显着性检验的功能可用; （2）无后处理功能可用; （3）在实施过程中EMD不同停止规则; （4）用户手册是不是非常有帮助。

有效的调度方法与优化技术的研究和应用，对于制造企业提高生产效率，降低生产成本等方面起着重要作用。然而柔性车间调度问题计算复杂，约束条件多，普通算法容易陷入局部最优问题。免疫算法是模仿免疫系统抗原识别，抗原与抗体产生过程，并利用免疫系统多样性和记忆抽象得到的算法，具有非线性，全局化搜索等优势，本案例研究了基于免疫算法的柔性车间调度算法。

求实系数代数方程全部根的牛顿下山法,java,源程序具有自带的数据，经过验证结果无误。使用者可以直接调用方法-realistic Algebraic equations of Newton-down, java, with its own source of data, proven correct results. Users can directly call methods

采用C++语言编写，设计了一个矩阵类，使用十分方便，能够进行各项矩阵计算，包括矩阵相加，相减，相乘，矩阵求逆，矩阵转置等。

资源描述英文小说存放于一文本文件中，待统计的词汇集合要一次输入完毕，程序的输出结果是每个词的出现次数和出现位置所在行的行号,格式自行设计。 整个统计过程中只对小说文字扫描一遍以提高效率。

图像分类提取特征时所用的sift算法，具有尺度，旋转，缩放不变性，很好的概述了特征，可以和其他算法结合使用用于图像的分类。

实现了蚁群算法，程序精炼，结果正确，代码可直接引用，对于致力于基础算法研究的，有重要意义，参考价值较高。

用于实现非均匀采样FFT（NDFT），C代码，适合任意大小，复数数据；由Stefan Kunis , Daniel Potts开发-Realize non-uniform sampling for the FFT (NDFT), C code, suitable for any size, the plural data by Stefan Kunis, Daniel Potts development

这是一个基于模拟退火算法的混沌神经网络模型-This is an algorithm based on simulated annealing chaotic neural network model

反向传播的原则是其实很容易理解，即使它背后的数学可以看起来相当令人望而却步。基本步骤如下： 初始化与小随机加权网络。 目前对网络的输入层的输入的模式。 饲料通过网络来计算其激活值的输入的模式。 采取所需的输出和激活值来计算的网络激活错误之间的区别。 饲喂以减少其激活错误对此输入模式的输出神经元的权重进行调整。 传播错误值返回到每个隐藏的神经元，是其在网络激活错误的贡献成正比。 喂养每个隐藏的神经元，以减少它们的贡献对此输入模式错误的权重进行调整。 对每个输入模式输入集合中重复步骤 2 到步骤 7。 重复步骤 8，直到网络接受过适当培训。 为了使这个新的网络通过它的步伐，我下载了经典的虹膜植物数据库从UCI 机器学习资料库。数据集包含三个类的五十实例，每个，其中每个类是指一种类型的鸢尾属植物。一类是线性可分从其他两个 ；后者不是从彼此线性可分的。若要使用此数据，为 csv 文件扩展名的文本文件保存该 web 页。用 Excel 打开并添加三个新列在右边，与0,0,1或0,1,0或1,0,0根据植物品种填补。删除物种名称列，并且您现在有一个文件，它可以喂进入您的网络。