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关于tts语音引擎的使用方法
- 关于tts语音引擎的使用方法!很多软件具有英文发音和朗读功能，它们都使用了MSTTS（Microsoft Text To Speech）技术。微软遵照COM的标准，提供了一套Speech API来对MSTTS进行编程。要在程序中使用这套API，必须确保系统已经安装了MSTTS和Spchapi软件包。 Speech API可以作为类型库引用到Delphi中，方法是：打开Project选单下的Import Type Litrary，点击“Add”加入Windows\\Speech目录下
用C++编写的BP神经网络开发包
- 开发环境:C++ 简要说明:这是一个神经网络开发包。目录ann下是专门针对神经网络的代码，外部目录是一些公用的代码，与神经网络无关，但是神经网络的代码用到了它们。 ann目录下有一个目录demo，里面存放了一些示例程序，请参照它们进行编程。（不好意思，刚才上面那个类别没选好就点上传了） -development environments : C Brief Descr iption : This is a neural network development kit. Ann direc
jgap_2.5_src
- java实现的遗传算法， 他的设计需要最小集合的支持， 并且在这个基础上实现更复杂的遗传算法！ 目录结构如下： jgap_2.5_src.zip\\srcjgap_2.5_src.zip\\lib jgap_2.5_src.zip\\examples jgap_2.5_src.zip\\tests 还有相应的帮助-achieve the genetic algorithm, the design needs the support of the smallest p
S200502106_SVM_for_classfication
- SVM用于模式识别 整理别人的代码（原来的是英文）所得： kernel.m用于内积矩阵的计算 svcplot.m用于绘图 svm168.m是主程序 testlin.m是采用线形内积函数的支持向量机应用的 文件 testrbf.m是采用RBF内积函数的支持向量机应用 的 文件 每个文件中都有说明。 仿真平台matlab7.0, 仿真全部通过 将所有文件拷贝到work目录下（注意不要直接将上层文件夹直接拷贝到work目录下，若那样操作，必须在matla
ACOTSP.tar
- linux gc编写的蚁群算法程序 首先tar xzfv 解压缩 进入目录后，./confiure 然后make -prepared by the ant colony algorithm first extract tar xzfv directory access, . / then make confiure
anndemo
- 这是一个神经网络开发包。目录ann下是专门针对神经网络的代码，外部目录是一些公用的代码，与神经网络无关，但是神经网络的代码用到了它们。 ann目录下有一个目录demo，里面存放了一些示例程序，请参照它们进行编程。 ann/prj/vs7下是编译整个库的Visual Stdudio 2003工程文件 该开发包为http://www.aiport.net分发，详细帮助和最新资料请登陆该网站查看。-This is a neural network development ki
AntAnt
- 我根据书上算法自编的蚁群程序，也是我的中期筛选设计。目录下函数收敛图是用了VC的结果，在matlab里画的-algorithm based on the book written by Ant procedures, and also my mid-screening design. Directory function convergence plan is the result of the VC in Matlab Lane painting
c_ann
- c language_ann.c语言编写的神经网络程序。目录ann下是专门针对神经网络的代码，外部目录是一些公用的代码，与神经网络无关，但是神经网络的代码用到了它们。 ann目录下有一个目录demo，里面存放了一些示例程序，请参照它们进行编程。-c language_ann.c language prepared by the neural network programming. Ann directory under specific neural network code, exte
FI565
- 内附两个源代码，其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的，所以一并附上。 ~..~因为已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行\\\\Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络，不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下，训练样本数目尽量多。 -containing 2 source code,
MAOS_TSP
- 用于求解TSP(Traveling salesman problem，旅行商问题)问题，基本执行见run.bat, 其它详见其中的readme.txt。（实例为TSPLIB格式，见myprojects目录，包括eil51, d198, lin318等小型问题，以及1000到3000城市之间的例子，基本能得到最优解）-for TSP (Traveling salesman problem, TSP), the implementation of basic run.bat see, see the
FingerprintDiscriminating
- 包含了指纹识别中各种算法的实现代码。这些代码的使用方法可以参见demo目录中的 例程。 读者在应用这些代码时，可能会需要根据自己的应用需求对代码进行一定的改动。对 于Linux/UNIX下编译C程序不熟悉的读者，可以参考相关的Linux/UNIX下的C语言编程 书籍。由于本章着重介绍指纹识别的算法，对于imagemagic的使用不再做详细介绍。 读者可以从网上找到关于imagemagic使用的介绍。 读者对代码做适当的改动，即可将代码移植到windows下面（主要是图像的
MyAprioriAlg
- 数据挖掘Apriori算法，采用C#实现，数据库在Debug目录下
OSDESIGN
- 数据挖掘Apriori算法，采用C#实现，数据库在Debug目录下
BP(C)
- 神经网络BP算法（C程序） 文件输入输出目录为：F:\\BP 训练样本文件名：训练样本.txt 值为： 1 1 -1 1 -1 1 0 1 0 1 输出文件名为：阈值.txt 权值.txt
recognize
- 本代码是基于神经网络的文字识别系统，目录主要包括：文档和两个源代 其中源代码是识别程序的，另一个是矩阵类库的。 已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。当然也可以自行用训练样本训练网络，不过要注意训练样本的选择，否则可能识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下训练样本数目尽量多。
TextClassification_wbfl_sn
- 整个实验是在Windows环境下使用delphi完成的。选取了600篇文档，数据集共分教育，商业与经济，计算机与因特网，娱乐与休闲，自然科学5个类别， 教育类包括31篇文档， 商业与经济类有93篇文档， 计算机与因特网102篇文档， 娱乐与休闲166篇文档， 自然科学有208篇文档。 目录“DataSet”：RawText中的文本分词后保存在DataSet目录。 数据表“WordsTable”：保存DataSet中所有文本的倒排文档。 其中“目录
antProgram
- 该程序用c++做出的蚂蚁算法，将所有文件放在同一目录下编译
svm-rbf-demo
- 用于 MATLAB 的 SVM 演示程序，直接放到程序所在目录就可工作。
GramSchmidt
- 本人编写的GramSchmidt神经网络算法，和传统的神经网络算法比较，该算法能自动产生神经元，节约时间，速度快！ 本人还加了自动产生分类的方法和适合各种函数的转换，该zip包括两个文件，一个是GramSchmidt正交分解，是个子函数，主函数是orth_GramSchmidt，放在同一目录下，就可运行，可以对benchmark的逼近和分类问题提供解决方案
bp_cpp
- 这是一个神经网络开发包。目录ann下是专门针对神经网络的代码，外部目录是一些公用的代码，与神经网络无关，但是神经网络的代码用到了它们。 ann目录下有一个目录demo，里面存放了一些示例程序，请参照它们进行编程。-This a neural network development kit. Ann directory under specific neural network code, external directory is some common code, has nothing t