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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
8数码A算法
- 设计说明：1。数据结构和表示：程序用1、2、3、4分别表示将右、上、左、下的数字块移动到空格之中。采用典型的树+链表结构，每种局面产生一个BoardState类。出于避免走法顺序列表被过多复制的考虑，在树结构中保存局面的继承关系。每种新的局面产生后，引用估值函数产生f的值，再根据大小将其插入链表之中，以便实现“优先展开f值小的节点”。Solve()函数在成功解决问题之后保存一个走法序列供输出并返回零，而失败则返回失败处的节点层数。(具体的判断方法见后文)-Design Notes : 1. Da
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-
cyuyanshixianbashuma
- 所谓八数码问题是指这样一种游戏：将分别标有数字1，2，3，…，8的八块正方形数码牌任意地放在一块3×3的数码盘上。
NN+GA
- 1,改进BP神经网络在股市预测中的应用.2,基于MATLAB工具箱的开采煤层自燃危险性预测.3,基于改进的神经网络的电力系统负荷预报.4,基于神经网络的灌溉用水量预测.5,基于遗传算法改进BP网络的地表沉陷预计.6,利用遗传算法改进BP学习算法.7,模糊神经网络在电力市场短期负荷预测中的应用.8,神经网络学习算法存在的问题及对策.9,遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用.10,应用改进BP神经网络进行用水量预测.11,用遗传算法改进的BP模型在刹车系统诊断中的应用研究.12,遗传算法改进的
svm_v0.55beta
- 最新的支持向量机工具箱，有了它会很方便 1. Find time to write a proper list of things to do! 2. Documentation. 3. Support Vector Regression. 4. Automated model selection. REFERENCES ========== [1] V.N. Vapnik, \"The Nature of Statistical Learning Theory\", Springer-Verl
BP神经网络源程序
- 基于C开发的三个隐层神经网络，输出权值、阈值文件，训练样本文件，提供如下函数：1）初始化权、阈值子程序；2）第m个学习样本输入子程序；3）第m个样本教师信号子程序；4）隐层各单元输入、输出值子程序；5）输出层各单元输入、输出值子程序；6）输出层至隐层的一般化误差子程序；7）隐层至输入层的一般化误差子程序；8）输出层至第三隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序；9）第三隐层至第二隐层的权值调整、第三隐层阈值调整计算子程序；10）第二隐层至第一隐层的权值调整、第二隐层阈值调整计算子程序；11）第一
deboor-cox.rar
- 目的:运用强化学习!多分类器集成!降维方法等最新计算机技术,结合细胞病理知识,设计制作/智能化肺癌细胞病理图像诊断系统0"方法:采集细胞图像,运用基于强化学习的图像分割法将细胞区域从背景中分离出来 运用基于样条和改进2方法对重叠细胞进行分离和重构 提取40个细胞特征用于贝叶斯!支持向量机!紧邻和决策树4种分类器,集成产生肺癌细胞分类结果 建立肺癌细胞病理图库,运用基于等降维方法对细胞进行比对,给予未定型癌细胞分类"结果:/智能化肺癌细胞病理诊断系统0应用于临床随机1200例肺
FLCH3eg1
- 采用单神经元结构对两类样本进行分类，其中X为输入样本，T为目标向量。X=[-0.5,-0.5,0.3,0.1,-0.1,0.8,0.2,0.3 0.3,-0.2,-0.6,0.1,-0.5,1.0,0.3,0.9] T=[0,0,0,1,0,1,1,1]- The self learning function of the multilayer perceptron of an artificial neural network can be easily realized by the
Ch06
- 6.1 简介 6.2 资料的表示 6.3 相似度的计算与测量 6.4 分群法的采用 6.5 分割式分群法 6.6 非分割式分群法 6.7 分群法在大型资料集合之设计 6.8 评估分群的结果-6.1 Introduction 6.2 The data indicated that 6.3 Calculation and Measurement of similarity grouping law of 6.4 using 6.5 cut 6.6 clustering m
BP-matlab
- 基于C开发的三个隐层神经网络,包括 1）初始化权、阈值子程序； 2）第m个学习样本输入子程序； 3）第m个样本教师信号子程序； 4）隐层各单元输入、输出值子程序； 5）输出层各单元输入、输出值子程序； 6）输出层至隐层的一般化误差子程序； 7）隐层至输入层的一般化误差子程序； 8）输出层至第三隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序； 9）第三隐层至第二隐层的权值调整、第三隐层阈值调整计算子程序； 10）第二隐层至第一隐层的权值调整、第二隐层阈值调整计算子
zizhi
- 8.2.3利用子指针数组的普通树后根遍历算法-8.2.3 the use of common sub-tree pointer array root traversal algorithm
BP-neural-network_c
- 基于C开发的三个隐层神经网络，输出权值、阈值文件，训练样本文件，提供如下函数： 1）初始化权、阈值子程序； 2）第m个学习样本输入子程序； 3）第m个样本教师信号子程序； 4）隐层各单元输入、输出值子程序； 5）输出层各单元输入、输出值子程序； 6）输出层至隐层的一般化误差子程序； 7）隐层至输入层的一般化误差子程序； 8）输出层至第三隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序； 9）第三隐层至第二隐层的权值调整、第三隐层阈值调整计算子程序； 10）第二隐层
N-GEN-(8)
- The proposed approach is based on three stages which (1) use neural networks for constructing a response function model of a dynamic multiresponse system, (2) use exponential desirability functions for evaluating overall performance of a specific
zy1
- 多个神经元分类，又称模式联想。对如下输入、输出样本进行分类，要求画出最后的线形图。P=[0.1 0.7 0.8 0.8 1.0 0.3 0.0 -0.3 -0.5 -1.5 1.2 1.8 1.6 0.6 0.8 0.5 0.2 0.8 -1.5 -1.3] 对应的10组二元目标矢量为：T=[1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1]。-Use the neural network system will be a set of data for perce
GA
- 遗传算法应用程序使用说明： 1.安装MATLAB5.X； 2.建立目录：(c:\GeneticProgram),并将这里提供的所有源程序拷入该目录； 3.运行(c:\GeneticProgram)中的 startup； 4.在MATLAB Command Window内直接运行程序 FloatExample和BinaryExample。 FloatExample和BinaryExample分别采用浮点编码和二进制编码方法，求函数 y=20+x + 10*sin(
BP
- 现有一种合金由A,B,C三种元素及杂质组成 测试5次 A百分含量 [7.1 7.0 6.9 6.8 7.2] B百分含量 [3.2 3.4 3.6 3.8 4.0] C百分含量 [2.5 2.9 3.1 2.6 2.2] 硬度[78 65 78 69 72] 用BP神经网络进行拟合BP神经网络进行拟合-The BP neural network to carry on the fitting
libsvm-3.1
- LIBSVM is an integrated software for support vector classification, (C-SVC, nu-SVC), regression (epsilon-SVR, nu-SVR) and distribution estimation (one-class SVM). It supports multi-class classification. Since version 2.8, it implements an SMO-ty
libsvm-3.22
- libsvm-3.22.rar LIBSVM is an integrated software for support vector classification, (C-SVC, nu-SVC), regression (epsilon-SVR, nu-SVR) and distribution estimation (one-class SVM). It supports multi-class classification. Since version 2.8, it impl