遗传算法工具箱及应用，包括了美国那个大学遗传工具箱的应用说明，很好用...

matlab 模拟退火算法simulated anealing 的工具箱-Matlab simulated annealing simulated anealing the Toolbox

遗传算法优化程序-genetic algorithm optimization procedures

一个反向传播算法的的原程序！值得一看，大家自己看看！-a back-propagation algorithm of the original program! An eye-catcher, we see for himself!

Hopfield 网――擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键，是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式，通过对网络N个神经元之间连接权 wij 和N个输出阈值θj的设计，使得: 这M个记忆模式所对应的网络状态正好是网络能量函数的M个极小值。 比较困难，目前还没有一个适应任意形式的记忆模式的有效、通用的设计方法。 H网的算法 1）学习模式――决定权重 想要记忆的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 则任意两个神经元j、i间的权重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的总数 ap(s)：第p个模式的第s个要素（-1或1） wij：第j个神经元与第i个神经元间的权重 i = j时，wij=0，即各神经元的输出不直接返回自身。 2)想起模式： 神经元输出值的初始化 想起时，一般是未知的输入。设xi(0)为未知模式的第i个要素（-1或1） 将xi(0)作为相对应的神经元的初始值，其中，0意味t=0。 反复部分：对各神经元，计算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n―神经元总数 f（）--Sgn（） θi―神经元i发火阈值 反复进行，直到各个神经元的输出不再变化。-Hopfield network-- good at associative memory solution with the realization of lost H associative memory networks, are key to bringing the memory model samples corresponding network energy function of the minimum. With M-N-dimensional memory model, the network N neurons connect between right wij and N output threshold j design makes : M-mode memory corresponding to the network is a state network energy function is the M-000 minimum. Mor

基于神经网络的辨识工具箱 (527KB)-Neural Network Based Identification Toolbox (527KB)

小生境遗传优化源程序 具有非线性优化问题的解释-Niche Genetic optimization of source non-linear optimization problem

单层线性神经网络实例-single example of linear neural network

clementine8.1中文手册经典的数据挖掘软件说明-clementine8.1 Chinese classic manual data mining software Note

很不错的xml解析工具，写的非常好，值得用一下-A very good tool for xml parsing, writing very well, it is worth to use what

演化计算是基于随即搜索的新算法；它的技术模型源于自然的演化。下面是一个例子，该函数是典型的多峰（震动剧烈）的函数。用的算法是郭涛算法。-evolutionary computation is based on the then new search algorithm; It stems from the technical model of the natural evolution. Below is an example of this function is a typical multi-feng (severe shock) function. The algorithm is Guo Tao algorithm.