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winep_code
- 这是一个典型的产生式系统的算法题.用的是有界深度优先的递归算法,是用C++Builder4.0写的.这也是人工智能或者程序设计竞赛题中最基本最常用的算法.如果自己动手编程实现了一个这样的题目,那么很多相关的题目也就都一样可以做了,比如"四皇后问题","推箱子问题","传教士和野人问题"等等。 利用深度优先的算法都是不一定能找到最优路径的,而且如果解路径过长的话还可能会搜索失败.如果保证要找到最优路径需要用另一些算法,比如宽度优先算法.无论是哪一种算法,如果问题稍微复杂一点的话,都要解决"
SOPHIA_PROJECT
- The included Sophia project is intended to be both instructive and fun. It is, at the most basic level, a chatterbox application with speech synthesis and speech recognition tacked on to it. I originally meant for it to be a showcase of what one can
research-of-gesture-recognition
- 近年来手势识别技术的快速发展，基于手势识别技术的人机交互应用系统的建立使得人机交互的发展前景广阔。从 手形、手势和手形手势的建模出发，介绍了模板匹配、特征提取、神经网络和隐马尔可夫模型4 种手势识别的方法，并且综述 了基于手势识别技术人机交互的发展，详细介绍了3 类人机交互系统：漫游型系统、编辑型系统和操作型系统。-The rapid progress of techniques in hand posture and gesture recognition provides a pro
The-AI-in-PC-games-production
- 浅谈人工智慧 电脑游戏中的人工智能制作 棋类编程 部分1: 开始 棋类编程 部分2: 数据结构 棋类编程 部分3: 产生移动 棋类编程 部分4: 基础搜索 棋类编程 部分5: 高级搜索 棋类编程 部分6: 评估函数 工人的战略部署线程 使用可能的地形指派任务 怎样编写迂回前进的程序 类似帝国时代游戏的人工智能 模糊人工智能 Hierarchal 人工智能 Comp.A
yichuanxuesuanfa
- §1遗传算法的基本概念 §2简单的遗传算法 1． 选择 2． 交换 3． 变异 §3简单的遗传算法运算示例 1． 计算机公司的经营策略优化问题 2． 函数优化问题 §4遗传算法应用举例 1． 子集和问题 2． TSP（旅行商）问题 §5结束语 【附录】 1． 子集和问题源程序 2． TSP（旅行商）问题源程序 -The basic concept of genetic algorithm in § 1 § 2 of the simp
date_T_A2037794
- 本书介绍了模糊数学在自动化中的应用技术,反映了这一领域中模糊应用技术的新进展。首先, 本 书阐述了模糊数学的基础知识, 尔后重点介绍了自动化领域中的模糊应用技术, 内容涉及模糊推理、模 糊控制、模糊线性规划、模糊决策和模糊模式识别等,讲述了在这些方面模糊技术的基本理论和设计方 法,并列举设计实例, 便于读者学习掌握。模糊控制是本书的重点,对其工作原理、设计方法、工程实现和 模糊控制方法的发展等作了较详细的介绍。 本书适合于从事自动化技术的科技工作者及工程技术人员, 也可供高等
Dijkstra
- 這是有關於路徑規劃的演算法，也是路徑規劃裡面較為基本的一個演算法，可以計算出路徑最短的路線，但是當地圖的深度越來越大時，會使得這個演算法耗費較多的電腦運算資源，因為會把地圖每一點都進行運算進而產生出最短的路徑。-This is on the path planning algorithm, but also more basic path planning inside an algorithm that can calculate the shortest path route, but in
机器学习实践指南代码及资源
- 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。(Machine Learning (ML) is a multi domain cross discipline, involving
机器学习与数据挖掘方法和应用
- 本书分为5个部分，共18章，较为全面地介绍了机器学习的基本概念，并讨论了数据挖掘和知识发现中的有关问题及多策略学习方法，具体地阐述了机器学习与数据挖掘在工程设计，文本、图像和音乐，网页分析、计算机病毒和计算机控制，医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理等方面的应用情况。本书收集众多不同领域中数据挖掘的实际案例，以此来说明数据挖掘的具体解决方法，以期为广大读者提供一个更为广阔的数据挖掘(The book is divided into 5 parts, 18 chapters, a