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实验题
- A*算法解决找路径的问题，对于特定的图形，按照距离最短的评估函数，来解决寻优问题-A * algorithm to find paths to solve the problems that specific graphics, in accordance with the shortest distance from the assessment function, to solve the optimization problem
immunity
- 提供一个人工免疫算法源程序，其算法过程包括： 1.设置各参数 2.随机产生初始群体——pop=initpop(popsize,chromlength) 3.故障类型编码，每一行为一种！code(1,:)，正常；code(2,:)，50％；code(3,:)，150％。实际故障测得数据编码，这里Unnoralcode,188％ 4.开始迭代（M次）： 1）计算目标函数值：欧氏距离[objvalue]=calobjvalue(pop,i) 2）计算群体中
stereo_vision
- 这是一个立体视觉程序，作者多年来一直在制作他的Rodney人形机器人。动物用立体视觉来判断猎物和它的远近，这个代码使用一对USB摄像头来模拟这一功能，程序输出结果可以保存成VRML格式。-This is a three-dimensional visual procedures, the author has produced over the years he Rodney humanoid robot. Stereovision animal prey and to judge its di
misc
- Probability distribution functions. estimation - (dir) Probability distribution estimation. dsamp - Generates samples from discrete distribution. erfc2 - Normal cumulative distribution function. gmmsamp - Generates sample from Gaussian m
dist.rar
- 距离函数用于计算两个矩阵之间的距离 ,Distance function used to calculate the distance between two matrices
Archive
- 实现一个三维点(x,y,z)的Point类。包含一个构造函数，一个复制构造函数，一个把这个点变成负的函数negate( )，一个返回到(0,0,0)点的距离的函数norm( )和一个print( )函数。 （1）为类Point实现一个重载的赋值运算符。 （2）为类Point实现重载的流插入运算符。 （3）为类Point实现重载的比较关系运算符==和!=。 （4）为类Point实现重载的加法+和减法运算符-。 （5）实现一个重载的乘法运算符*来返回两个Point类对象的点积。
GetDistance
- 用聚类分析算法计算样本之间的距离，函数形式为： GetDistance(pattern1,pattern2,type)-Cluster analysis algorithm using the distance between samples, function form: GetDistance (pattern1, pattern2, type)
Qlearningcar
- Simulink 控制VR环境中的小车。小车有5个距离传感器，能够慢慢学会避开墙壁和障碍物。小车采用加强学习（Q learning），采用神经网络对Q函数逼近。由于使用了模拟退火，小车在开始的时候会经常撞击障碍物，10次后基本就不会再撞了。 -VR environment Simulink control car. There are 5 car distance sensor, can gradually learn to avoid walls and obstacles. Car us
FindRouteGUI
- 1，已完成功能 （1）距离短时大部分情况下可以选择最短路径进行移动 （2）加入了精英选择优化算法 （3）无论地图大小一定可以得出路径 （4）点击障碍物可以得出路径 3,代码改进 将原来两大类（Widget，Geno）拆分成三个类（Widget，Handle，Geno）， Widget：显示界面等可视化元素，获取最短路径并显示移动， Handle：优化路径，得出最短路径，以后会加入通信模块 Geno：计算得出一定数量的可达路径 4，算法描述
RBFyuanchengxu
- 在RBF神经网络学习过程中，I出F神经元先计算输入与中心之间的距离，然 后再对这一距离进行某种非线性变换。输出层和隐藏层分别完成不同的任务，这两层学习的策略也不相同。输出层是对线性权进行调整，采用的是线性优化策略， 因而学习速度较快。而隐藏层是对传递函数的参数进行调整，采用的是非线性优 化策略，因而学习速度较慢。 RBF算法选用高斯函数作为隐藏层传递函数时，由隐藏层来实现从 x哼R，(x)的非线性映射，由输出层来实现从R,(X)--->y。的线性映射。-In the R
Constrained-Engineering-Optimization
- 将离散约束优化问题转化为非负整数约束规划问题，开发求解该问题的离散差分进化算法。该算法采用基于混沌映射 的种群初始化、双版本变异和带随机扰动项的取整运算等新策略。针对非线性约束条件，给出惩罚基数的计算方法和连续映 射基函数的表达式，在此基础上设计处理非线性约束的自适应惩罚因子。提出一种刻画种群多样性的新测度——种群二次平 均基因距离及基于新测度的依概率混沌移民算子。将自适应罚函数法、依概率混沌移民操作与离散差分进化算法有机融合， 构造面向工程约束优化的混合离散差分进化算法
ANN_1.1.2(Newest-Vision-2010-1-27)-
- ANN是一个构造数据索引结果的程序，可以实现最近邻、KD树等功能。ANN is designed for data sets that are small enough that the search structure can be stored in main memory (in contrast to approaches from databases that assume that the data resides in secondary storage). Points ar
liziqunsuanfa
- 所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitness value)，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。-All of the particles have a fitness value is determined by the function to be optimized (fitness value) of each particle, there is a speed determine the direction an
K-MEANS
- k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。-k-means clustering is one of the most famous partition clustering algorithm, due to the simplicity and efficiency so that he became the most widely used i
EightNumbers
- 本源码为八数码问题的JAVA版本，采用了A星算法和RBFS算法，估价函数为几何距离。-The source for the eight digital JAVA version, using the A Star algorithm and RBFS algorithm, the valuation function is the geometric distance.
SVM
- SVM: 一种分类器，采用最大化分类间隔进行优化参数。 关于这个分类器两点比较重要： 1）SMO优化算法需要掌握， 可以具体参看两篇文章，John Platt的文章 以及“Improvements to Platt s SMO algorithm for SVM Classifier Design” 2）核函数的使用，如何将核函数使用到SVM中，核函数就是空间转换的函数， 说白了就是距离计算函数，如何将同类之间的距离计算的比较近，如何将低维空间转换到易于分类的高维空间
K-means
- 聚类算法 K-means 数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则 该代码针对图像的分类-Some distance K-means clustering algorithm to the data points as a prototype optimization objective function, using the function for extreme methods to adjust the rules to get the cod
BP
- SOM神经网络的数据分类，柴油机故障诊断。 addon.m为距离函数和拓扑函数示例-SOM neural network data classification, diesel engine fault diagnosis.addon.m is an example of the distance function and TOPOLOGY ON FUNCTION
ConsoleTest1
- 基于kinect设备的深度信息获取及人机交互方法,利用getSkeletonFrame函数可以得到距离Kinect最近的火柴人各关节的坐标信息，利用各关节节点的位置变化信息可以定义动作。 例如：定义右手举起动作为：右手关节Y坐标减右肩Y坐标大于手臂伸展阈值（0.2米）则判定动作为真。主要使用的关节坐标有：头、左肩、右肩、左手、右手、左肘、右肘。 -Kinect depth information on equipment acquisition and human-computer in
K-means-clustering-algorithm
- k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。-K-means clustering is one of the most famous partitioning clustering algorithm, due to the simplicity and efficiency makes him become the most widely used