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yichuansuanfa
- C#实现的遗传算法智能组卷系统,数据库SQLsever2000,Visual Stdio.net2003实现-genetic algorithm to achieve the intelligent test system, database SQLsever2000. Visual achieve Stdio.net2003
immune_algorithm
- 一个使用免疫算法实现物流调度的源代码，使用SQL Server 2005+Visual Studio C# 2005开发，可以在地图上描出优化路径。压缩包中的wldd.bak和wldd1.bak为数据库文件，将其恢复到SQL Server 2005中即可。需要注意的是，默认的连接字符串为 connectionString=\"Data Source=YANXL\\SQLEXPRESS Initial Catalog=wldd1 User ID=sa Password=dream\" 初始
DGCL
- DGCL （An Efficient Density and Grid Based Clustering Algorithm for Large Spatial Database）的实现代码，费了很长时间才实现的-DGCL (An Efficient Density and Grid Based C. lustering Algorithm for Large Spatial Databas e) the realization of code, and a very long time to
c++实现的KNN库:建立高维度的K-d tree
- c++实现的KNN库:建立高维度的K-d tree,实现K邻域搜索，最小半径搜索-K-NN algorithm implementation. It supports data structures and algorithms for both exact and approximate nearest neighbor searching in arbitrarily high dimensions.
ANN
- 这是一个基于人工神经网络的数字识别系统的程序，包括数字训练库，采用Visual C++实现。-This is an artificial neural network-based digital identification system procedures, including the number of training database, using Visual C++ implementation.
AprioricPP
- Apriori是数据挖掘中关联规则的经典算法，此源码是其C++实现。包内还有实例用的数据库-Data Mining Association Rules classic algorithms, this source is Java. There are examples of packages within a database
KNN
- K最近邻C实现，测试通过，可以使用，主要适用于数据库定位方法-K nearest neighbor C implementation, the test passes, you can use, mainly applied to the database location method
aprioricsharp
- Apriori 数据挖掘算法的C#实现 数据库中的知识发现 (Knowledge Discovery in Databases,KDD) 是利用计算机自动地从海量信息中提取有用的知识 , 是一种有效利用信息的新方法 , 目前已成为数据库领域的研究热点之一。 KDD 的研究焦点在于数据挖掘。数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识 , 这些知识是隐含的 , 事先未知的潜在的有用信息。主要包括的方法有 : 分类、回归分析、聚类、关联分析等 [1][5] 。关联规则的提取主要针对大型
C(Forwardreasoning)
- 动物识别系统实验 1.基于规则产生式系统结构： 基于规则的产生式系统一般由规则库（知识库）、综合数据库和推理引擎（推理机）三部分组成，规则库中它的基本组成框架如下图1所示。 知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成，综合库又称为上下文，用来暂时存储推理过程中的结论和数据。推理机是用规则进行推理的过程和行为。知识采集系统是领域专家把相关领域的知识表示成一定的形式，并输入到知识库中。解释系统通过用户输入的条件来分析被系统执行的推理结构，并将专家知识以易理解的方式并把知识解释给用户。 2. 简单动
ye_ren_chuan_jiao_si_guo_he
- 对N＝5、k≤3时，求解传教士和野人问题的产生式系统各组成部分进行描述（给出综合数据库、规则集合的形式化描述，给出初始状态和目标条件的描述），并画出状态空间图。 答： 用M表示传教士，C表示野人，B表示船，L表示左岸，R表示右岸。-For N = 5, k ≤ 3, the missionaries and Savage problem solving production system components are described (given comprehensive database
PatternRecognition
- (1)Bayes分类 已知N=9， =3，n=2，C=3,问x= 应属于哪一类？ (2)聚类 使用c－均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析 (3)鉴别分析 在ORL或Yale标准人脸数据库上完成模式识别任务。 用PCA与基于核的PCA（KPCA）方法完成人脸图像的重构与识别试验。-(1) Bayes classification Known N = 9, = 3, n = 2, C = 3, x = should ask which cat