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javasom_1[1].0.0
- Kohonen网络的学习过程可描述为：对于每一个网络的输入，只调整一部分权值，使权向量更接近或更偏离输入矢量，这一调整过程就是竞争学习。随着不断的学习过程，所有输入矢量都在输入矢量空间相互分离，形成了各自代表输入空间的一类模式，这就是Kohonen网络的特征自动识别的聚类功能。请解压缩后按照readme提示进行操作。-Kohonen network learning process can be described as follows : for each one network input,
ZUIXINDI
- 最接近点对问题，分治法实现，随机生成N个数寻找最短路径的两个点-closest point of the problem, realizing the partition method, random number generation N to find the shortest path to the two points
chap1_8s
- 积分分离PID算法的思想是：当被控量与设计的偏差量偏差较大时，取消积分量，以免积分量使系统稳定性降低，超调量增大；当被控值接近定值时，引入积分控制，以消除静差，提高系统精度。-integral separation PID algorithm thinking is this : When the volume charged with the design of larger deviations deviation, the abolition of Integral volume, the
ProSOM
- SOM的学习规则有三个主要阶段： 1）寻找与输入模式xk最接近的连接权向量Wj*=（wj*1, wj*2,….., wj*N） 2）将该连接权向量Wj*进一步朝向与输入模式xk接近的方向调整 3）除调整连接权向量Wj*外，还调整邻域内的各个连接权向量，并随着学习次数的增加，逐渐缩小邻域范围-SOM learning rules are three main stages : 1) Find the input mode xk closest to the connection wei
最接近点对问题
- 最接近点对问题的源码。使用dephi编写而成。-closest point to the source. Dephi use prepared.
nearpiont
- 最接近点对问题是求二维坐标中的点对问题，该算法是为了将平面上点集S线性分割为大小大致相等的2个子集S1和S2，我们选取一垂直线l:x=m来作为分割直线。其中m为S中各点x坐标的中位数。由此将S分割为S1={p∈S|px≤m}和S2={p∈S|px>m}。从而使S1和S2分别位于直线l的左侧和右侧，且S=S1∪S2 。由于m是S中各点x坐标值的中位数，因此S1和S2中的点数大致相等。 递归地在S1和S2上解最接近点对问题，我们分别得到S1和S2中的最小距离δ1和δ2。现设δ=min(δ
GP_Algorithm_luzhenbo
- G-P算法计算关联维的 Matlab 程序 (升级版，mex函数，超快) 作者：陆振波，海军工程大学 欢迎同行来信交流与合作，更多文章与程序下载请访问我的个人主页 电子邮件：luzhenbo@sina.com 个人主页：luzhenbo.88uu.com.cn 更新部分： 引入限制短暂分离参数，使该参数大于序列平均周期时，去除了同一轨道前后点的关联， 使 r 值较小时，ln r - ln C(r) 曲线接近线性 文件夹说明： 1、GP_Alg
accept
- 数字运算，判断一个数是否接近素数 A Niven number is a number such that the sum of its digits divides itself. For example, 111 is a Niven number because the sum of its digits is 3, which divides 111. We can also specify a number in another base b, and a number in
faceRegnize
- 人脸识别的matlab程序，先训练后测试，输入一副图像后将输出最接近的几副人脸。-procedures and training tests after an input image output for the nearest deputy Face.
ClosestNodePairs
- 这是最接近点对问题，分别使用了分治算法和穷举法求解最接近点对。-it is the closest point of the problem, namely the use of a divide-and-conquer method and exhaustive closest point right.
Householder
- Householder法求解最小二乘问题。可以避免常规方法遇到奇异矩阵(即行列式|A|接近零)时误差太大的问题。本方法的精度非常高。-Householder method least squares problems. Avoid conventional methods encountered singular matrix (that is determinant | A | close to zero) error much of a problem. The accuracy of th
codedivision
- x264视频编解码源代码（更新时间2005-12-07，v384），含VC编译指南。x264是H.264标准的一种实现，与JM相比更适合与应用，因为JM主要是与标准更接近，所以便于学习，而x264做了很多的优化。-MPEG video decoder source code (2005-12-07 update time, the v384). Compiling with VC Guide. MPEG H.264 is a standard to achieve, and JM compare
fmxsl
- 矩阵奇异值的求解程序 本人自编,调试过了许多次,已经接近成功了-matrix singular value for the procedure I wrote, debugging too many times, almost succeeded
FormulaProcessor_beta1_CSharp
- 功能说明： 次组件提供的功能有二： 1、解析出数学表达式中的参数 2、计算数学表达式 此组件不但可以解析和计算数学表达式，还提供了一系列的数学基本函数，可应用于表达式中一块处理。提供的数学基本函数有：将值舍入到最接近的整数 rount(x)、向下取整函数 int(x)、向上取整 ceiling(x)、求两个数中最大数的函数 max(a,b)、求两个数中最小数的函数 min(a,b)、幂函数 pow(x,n)、求平方根的函数 sqrt(x)。 下载地址：http
lzss-0.5
- LZSS 压缩/解压算法 算法简单，速度快，压缩效率和Winzip/PKZip 接近-LZSS / decompression algorithm is simple, fast and Winzip compression efficiency and / PKZip close
viva
- 经网络提出了一种基于蚁群聚类算法的径向基神经网络. 利用蚁群算法的并行寻优特征和挥发系数方法的自适应更改信息量的能力,并以球面聚类的方式确定了径向基神经网络中基函数的位置, 同时通过比较隐层神经元的相似性、合并相似性较为接近的2 个神经元来约简隐含层的神经元,以达到简化径向-via the Internet presents a clustering algorithm based on the ant colony RBFNN. Ant use the parallel algorithm o
psb2machines_pss
- 一1000 MW水电站（机组M1）通过一条500 kV, 700 km的输电线路与负载中心连接。负载中心模型是5000 MW的阻抗负载，由遥远的1000 MW电站和当地的5000 MW (机组 M2)电站供电。系统已经初始化，因此线路传送950 MW，接近它的潮流阻抗负载（SIL = 977 MW）。这两台机相当于一台水轮机和管理(HTG)，励磁系统和电力系统稳定器(PSS)。这三个模块位于“涡轮和调速”子系统中。通过此例，在500 kV系统中制造故障，观察PSS对系统稳定性的影响。-a 1,0
CubicMultinomialRegress
- 一、 一元三次回归方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型为Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buildFormula() 得到系数数组，存放顺序与模型系数相反，即该数组中系数的值依次是d,c,b,a。 以后所述所有模型的系数存放均与此相同（多元线性回归方程除外）。 public override double forecast(double x) 预测函数，根据模型得到预测结果
ExponentRegress
- 指数回归方程 ExponentRegress.cs 方程模型为 public override double[] buildFormula() 得到系数数组，存放顺序与模型系数相反，即该数组中系数的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 预测函数，根据模型得到预测结果。 public override double computeR2() 计算相关系数（决定系数），系数越接近1，数据越满足该模型。
LogarithmRegress
- 对数回归方程 LogarithmRegress.cs 方程模型为 Y=a*LnX+b public override double[] buildFormula() 得到系数数组，存放顺序与模型系数相反，即该数组中系数的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 预测函数，根据模型得到预测结果。 public override double computeR2() 计算相关系数（决定系数），系数越接近1，数据