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somnet
- 一种通过自组织竞争学习网络实现数据降维和可视化的单层神经网络模型。用此算法可以把输入空间的多维映射到低维的（一维或者二维）的离散网络上，并将保持相同性质的输入数据在映射到低维空间时的拓扑一致性。iris以及letter两个数据集进行分类
data-dig
- 一些数据挖掘算法相关,包含定义网络拓扑,有关高血压研究方面的数据,朴素贝叶斯分类,关联规则基本概念,数据挖掘算法, 决策树方法在数据挖掘中的应用,训练贝叶斯信念网络,后向传播,贝叶斯信念网络,后向传播和可解释性,多层前馈神经网络-Some relevant data mining algorithms, including the definition of network topology, the high blood pressure research data, Naive Baye
TopoSort
- 拓扑排序的算法，按前驱计数为0的顶点号在同一批输出，以突显这些任务是可并行进行的-Topological sorting algorithm, according to the vertices of precursor count number is 0 in the same batch of output, in order to highlight these tasks can be carried out in parallel
T-Snake-model-for-image-segmentation
- ，本文提出了一种基于遗传算法的双T—Snake模型图像分割方法，它将双T—Snake模型解作为遗传算法的搜 索空间，这既继承了T—Snake模型的拓扑改变能力，又加快了遗传算法的收敛速度。由于它利用遗传算法的全局优 化性能，克服了Snake轮廓局部极小化的缺陷，从而可得到对目标的更精确的分割。将其应用于左心室MRI图像 的分割，取得了较好的效果。-This paper presents a genetic algorithm based on dual-T-Snake model f
unlinear-equation
- 本书论述了解非线性方程组的基本理论和方法，着重介绍：New－ton法、单纯形算法、同伦延拓法、区间迭代法，以及计算机数学库中常用的新算法，还介绍了方法的收敛性定理和方程解的存在唯一性，并且给出了有实际应用价值的、效果好的算法步骤和数值例题本书可供高等学校数学系师生，有关研究人员和工程技术人员参考。 -This book discusses the nonlinear equations about the basic theory and methods, focuses on: New-t
matlab_neat
- 一类新的神经进化算法——NEAT，可同步进化BP网络的拓扑结构和连接权值，避免了网络结构的选择和设计，此程序是用于解决经典的XOR分类问题-A new neuroevolution algorithm is called NEAT.NEAT can evolve the topologies as well as the connection weights of BP network. this matlab program solves the XOR problem.
jianhuachengxu
- 简化数据模型、减少数据处理时间、提高成型效率。算法无需建立三角面片之间的拓扑关系，可直接进行切片分层，切平面与网格面片所得的交线段也无需排序，节省了生成轮廓线时对交线段重新排序所需的时间，提高了分层处理的效率。-Simplify the data model, and to reduce the data processing time and improve the molding efficiency. Algorithm without establishing the topologic
A-topological-sort-of-directed-graph
- 数据结构中的有向图的拓扑排序算法基础程序，可在此基础上进行更改，主要构造了无向图、有向图和逆邻接图，使用c语言编程。-Data structure topological sort algorithm of the directed graph based program that can be changed, on the basis of the main structure undirected graph and directed graph and inverse adjacency
ketuo
- 这是一个可拓算法的simulink仿真程序，可以直接加到所用的simulink程序里-Extension algorithm