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xor
- RSA算法实现(经典) 1. 首先要把文件夹中的rsa.c文件拷贝到运行工具（如TURBOC2）下文件夹名为INCLUDE的文件夹中。 （在本机上已经做过，所以不需要做） 2. RSA的加密对象为C盘下文件名为CODE.txt的前8位（如果没有一定要在C盘下建立一个文件名为CODE.txt的文件， 把要加密的数据写到文件里），加密后在C盘下生成一个文件名为RSACIPER.txt文件。 （在本机上已经做过，所以不需要做以上二步）
经典rsa
- 1. 首先要把文件夹中的rsa.c文件拷贝到运行工具（如TURBOC2）下文件夹名为INCLUDE的文件夹中。 （在本机上已经做过，所以不需要做） 2. RSA的加密对象为C盘下文件名为CODE.txt的前8位（如果没有一定要在C盘下建立一个文件名为CODE.txt的文件， 把要加密的数据写到文件里），加密后在C盘下生成一个文件名为RSACIPER.txt文件。 （在本机上已经做过，所以不需要做以上二步） 但在其它机子上
CHAPT10
- 神经网络模式识别及其实现，第10章 内含：ART 和VQ 算法。 终于上传完，本来想一次性发上来的，但结果失败了，只好一个一个发。-pattern recognition and neural network to achieve, Chapter 10 consisting of : ART algorithm and VQ. Finally upload End, originally wanted onto a one-time, but the result of the fai
模拟退火例子1
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
模拟退火例子2
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
模拟退火例子3
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
Hermit多项式在线学习ran算法
- 本程序用资源分配网(Resource_Allocation Network,简称RAN)实现了Hermit多项式在线学习问题。训练样本产生方式如下，样本数400，每个样本输入Xi在区间[-4,4]内随机产生（均匀分布），相关样本输出为F(Xi) = 1.1(1-Xi + Xi2)exp(-Xi2/2),测试样本输入在[-4，+4]内以0.04为间隔等距产生，共201个样本。训练结束后的隐节点为：11个，训练结束后的平均误差可达：0.03 -this program resources dis
BAM_Neural_Network
- BAM是一种两层的异联想，内容可寻址存储器组成的反馈网络。 分类：离散，连续 和自适应BAM等。 1987年和1988年由Kosko提出的BAM型。 网络运行是双向的。对网络的一端输入信号，则可在另一端得到输出，该输出又反馈回来，经过多次反复，直到网络达到稳态为止-BAM is a two-tier Heteroassociation, content addressable memory component of the feedback network. Classifica
fuzzylogic_sample_period10ms
- 此为两关节机器人末端轨迹规划和模糊控制的VC程序-to this end two joint robot path planning and fuzzy control procedures VC
yuans-jade
- This code is just a front-end to source separation algorithms.-This code is just a front-end to SEPA source ration algorithms.
bipso
- 围绕粒子群的当前质心对粒子群重新初始化.这样，每个粒子在随后的迭代中将在新的位置带着粒子在上次搜索中获得的“运动惯性”（wvi）向Pi，Pg的方向前进，从而可以在粒子群的运动过程中获得新的位置，增加求得更优解的机会.随着迭代的继续，经过变异的粒子群又将趋向于同一点，当粒子群收敛到一定程度时又进行下一次变异，如此反复，直到迭代结束.-particle swarm around the center of mass of the current PSO reinitialization. Thus,
MCRGSA
- MCRGSA------组播路由问题遗传模拟退火算法 ％M-----------遗传算法进化代数 ％N-----------种群规模，取偶数 ％Pm----------变异概率调节参数 ％K-----------同一温度下状态跳转次数 ％t0----------初始温度 ％alpha-------降温系数 ％beta--------浓度均衡系数 ％ROUTES------备选路径集 ％Num---------到各节点的备选路径数目 ％Cost-------
EAR
- 人耳识别技术是20世纪90年代末开始兴起的一种生物特征识别技术，与其它生物特征识别技术比较具有以下几个特点：（1）与人脸识别方法比较，耳识别方法不受面部表情、化妆品和胡须变化的影响，同时保留了面部识别图象采集方便的优点，与人脸相比，整个人耳的颜色更加一致、图像尺寸更小，数据处理量也更小。（2）与指纹识别方法比较，耳图象的获取是一种被动方式，即通过非接触方式获取耳图像，不存在通过接触传染疾病的机会，因此，其信息获取方式具有容易被人接受的优点。（3）与虹膜识别方法比较，首先，由于人脸和头发的存在，需
bp+rbf
- 用hopfield写的训练0-9数字的识别!精底很高!效果很不错!!基本可以识别!-used to write the training hopfield 0-9 digit identification! Precision high end! Very good results! ! Basic can be identified.
DavidPeterman_C
- 问题描述： 虽然离开浦口了，但在浦口校区后山大家还都有印象吧，可你知道有一座小山在冬天下大雪的时候是可以滑雪的，SEU很喜欢滑雪，这并不奇怪， 因为滑雪的确很刺激，可是为了获得速度，滑雪区域必须向下倾斜，而且当你到底时不得不重新走到上面重滑。SEU想知道在这个区域中最长的滑坡。区域由一个二维数组给出。数组的每一个数字表示山坡上一个点的高度。 下面是一个例子： 一个人可以从一个点滑向上下左右相邻的四个点之一，当且仅当高度减小。在上面的例子中，一条可行的滑坡为24-17-16-
Boltzmann Machin
- 仿真1：首先把网络温度参数T固定在100，按工作规则共进行1000次状态更新,把这1000次状态转移中网络中的各个状态出现的次数Si（i＝1，2，…，16）记录下来 按下式计算各个状态出现的实际频率： Pi=Si/∑i=1,NSi=Si/M 同时按照Bo1tzmann分布计算网络各个状态出现概率的理论值： Q（Ei）=（1/Z）exp（-Ei/T） 仿真2：实施降温方案，重新计算 采用快速降温方案：T（t）= T0/（1+t） T从1000降到0.01，按工作规则更新网络状态 当T=0.01时结
自组织特征映射应用实例
- 开发环境:Matlab 简要说明:自组织特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，认为一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。-development environment : Matlab Brief Descr iption : Se
自控软件包
- 本多功能自控系统软实验平台包括经典控制理论、现代控制理论、系统辨识、最优控制、智能控制等的软实验内容，其功能接近和部分超过了Matlab的自动控制工具箱，其人性化的中文界面，让使用者能轻松完成各种控制系统实验，是学习控制理论、设计控制系统的有力工具。-the multifunction control system experimental platform including soft classical control theory, the modern control theory,
Perceptron-and-ADALINE-network
- 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
12k-Drive-End-Bearing-Fault-Data
- 人工神经网络算法，用于故障诊断，可以判断故障类型。-Artificial neural network algorithm for fault diagnosis, fault type can be judged.