遗传算法

"Radar_eq.m"函数实现方程 (1.61）。输出是 dB 中的信噪比或在 Km 范围内不同的地方输入的设置用于每个案例。

Fortran 77采用固定格式，所有代码均用gfortran编译器和英特尔Fortran编译器进行测试。所有代码分为15类。它包括

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关于海量数据挖掘的推荐系统，用于给用户推荐潜在喜欢的产品，根据电影相似度、用户相似度求预测效用矩阵，对未知评分进行估测，得到阈值评分以上的电影推荐给用户。

k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。-k-means algorithm process as follows: First of all, the object data from the n choose k object as initial cluster centers and the remaining for the other object, then according to their cluster center with those of the similarity (distance) respectively assigned to them with the most similar (represented by cluster center) clustering obtained and then calculated for each new cluster center clustering (all objects in the cluster mean) repeated this process until the standard measure of function until the beginning of convergence.

图形学中关于Zbuffer扫描线算法的实现，场景很简单，只是一些图形的简单实现，此程序只能作为参考程序来看，不能太过于认真对待与它。

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