遗传算法在曲线多边形近似中的应用 在平面数字曲线的多边形近似中, 为克服顶点的检测只依靠局部区域、缺乏全局信息的弱点, 文中把多边 形近似问题作为寻找在满足一定的近似误差条件下使顶点数最少、或者使顶点数和近似误差都尽可能少的最优化 问题来处理. 为了能够处理点数较多的曲线, 文中采用遗传算法和基于Pareto 最优解的改进遗传算法来求近似最 优解. 和一些经典算法的实验比较表明, 文中算法与只依靠曲线局部特性的一类算法相比, 在近似的保真性和效率 上有明显的改进, 同时

这些程序包括以下方面1.使用感知器和ADALINE网络对字母进行识别。2.随机选取初始权向量，选取适当的迭代步长(对ADALINE网络)，用给出的四个输入训练样本，对上述两个网络分别进行训练，直到网络收敛；3.对Adaline网络选取不同的值，分别画出误差曲线，观察它们的变化规律；4.对感知器选取不同的初始权向量，分别计算每类训练样本到超平面的距离，观察它们的异同；5.训练结束后，检验网络的识别能力(使用100个检测样本，对应于每个取25个含噪的变形)：6.比较Adaline和单神经元感知器的分

研究生课程机器人控制基础大作业 检测直线与曲线-Robot Control Technology-DetectStraightlineAndCurves use matlab

一些自适应信号处理的算法，含噪脉冲信号进行相关检测,有均匀线阵的CRB曲线。- Some adaptive signal processing algorithms, Noisy pulse correlation detection signal, There ULA CRB curve.