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关于tts语音引擎的使用方法
- 关于tts语音引擎的使用方法!很多软件具有英文发音和朗读功能，它们都使用了MSTTS（Microsoft Text To Speech）技术。微软遵照COM的标准，提供了一套Speech API来对MSTTS进行编程。要在程序中使用这套API，必须确保系统已经安装了MSTTS和Spchapi软件包。 Speech API可以作为类型库引用到Delphi中，方法是：打开Project选单下的Import Type Litrary，点击“Add”加入Windows\\Speech目录下
S200502106_SVM_for_classfication
- SVM用于模式识别 整理别人的代码（原来的是英文）所得： kernel.m用于内积矩阵的计算 svcplot.m用于绘图 svm168.m是主程序 testlin.m是采用线形内积函数的支持向量机应用的 文件 testrbf.m是采用RBF内积函数的支持向量机应用 的 文件 每个文件中都有说明。 仿真平台matlab7.0, 仿真全部通过 将所有文件拷贝到work目录下（注意不要直接将上层文件夹直接拷贝到work目录下，若那样操作，必须在matla
anndemo
- 这是一个神经网络开发包。目录ann下是专门针对神经网络的代码，外部目录是一些公用的代码，与神经网络无关，但是神经网络的代码用到了它们。 ann目录下有一个目录demo，里面存放了一些示例程序，请参照它们进行编程。 ann/prj/vs7下是编译整个库的Visual Stdudio 2003工程文件 该开发包为http://www.aiport.net分发，详细帮助和最新资料请登陆该网站查看。-This is a neural network development ki
FI565
- 内附两个源代码，其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的，所以一并附上。 ~..~因为已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行\\\\Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络，不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下，训练样本数目尽量多。 -containing 2 source code,
BP(C)
- 神经网络BP算法（C程序） 文件输入输出目录为：F:\\BP 训练样本文件名：训练样本.txt 值为： 1 1 -1 1 -1 1 0 1 0 1 输出文件名为：阈值.txt 权值.txt
recognize
- 本代码是基于神经网络的文字识别系统，目录主要包括：文档和两个源代 其中源代码是识别程序的，另一个是矩阵类库的。 已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。当然也可以自行用训练样本训练网络，不过要注意训练样本的选择，否则可能识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下训练样本数目尽量多。
antProgram
- 该程序用c++做出的蚂蚁算法，将所有文件放在同一目录下编译
GramSchmidt
- 本人编写的GramSchmidt神经网络算法，和传统的神经网络算法比较，该算法能自动产生神经元，节约时间，速度快！ 本人还加了自动产生分类的方法和适合各种函数的转换，该zip包括两个文件，一个是GramSchmidt正交分解，是个子函数，主函数是orth_GramSchmidt，放在同一目录下，就可运行，可以对benchmark的逼近和分类问题提供解决方案
神经网络开发包C++程序源代码
- 这是一个神经网络开发包。目录ann下是专门针对神经网络的代码，外部目录是一些公用的代码，与神经网络无关，但是神经网络的代码用到了它们。 ann目录下有一个目录demo，里面存放了一些示例程序，请参照它们进行编程。 ann/prj/vs7下是编译整个库的Visual Stdudio 2003工程文件-This a neural network development kit. Ann directory under specific neural network code, external
基于Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码
- 使用步骤： 1. 拷贝所有文件到MATLAB工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱) 2. 找到"main.m"文件 3. 命令行中运行它 4. 点击"Train Network"，等待程序训练好样本 5. 点击"Test on Photos"，选择一个.jpg图片，识别。 6. 等待程序检测出人脸区域
classanalysis.rar
- 1)解压缩 2)打开“聚类分析软件”文件夹，点击“聚类分析.msi”安装程序，在安装向导中选择安装目录，安装完成。 3)打开Matlab软件程序，将当前工作目录设为“聚类分析”的安装目录，在命令行中输入“Cluster”命令，即可打开聚类分析软件。 4)内有多种模式识别方法可以使用 ,1) Extract 2) Open the
HanZiFreq
- 汉字字频统计软件说明： 1. 这个小工具可以对一个文本文件中出现的汉字的字形数和字种数进行频次统计； 2. 字频统计结果按照降序输出； 3. 可同时选中多个文本文件进行字频统计； 4. 程序启动后点击主菜单中“统计字频”下“选取文件”就可以开始进行字频统计； 5. 统计结果保存在HanZiFreq_Result.txt文件中； 6. 这个工具不能处理非纯文本格式的文件（比如rtf，word .doc文件等），并且只能处理GB码的文件。 7. \test目录下有一
cp321123
- 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交
SGA
- 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码 的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂
ga
- 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码 的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂
LDPC
- 这是关于LDPC信道编码模块设计的程序 打开源程序，先运行gengrate_h.m程序，陆续将码长设置为756bit，列重设置为3，行重设置为9。在Workspace中同时将H、A、B、C、D、E、Hget、Fget、g、Tget这是个变量选择另存为encode_in.mat 格式。再运行main_encode.m进行编码，主程序运行后，在当前目录下，自动生成编码结果文件“encode—out.mat”，这将作为下一次扩频调制仿真实验的的输入信号。最后分别查看Workspace中的变量s
GAprog
- 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码 的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂
gatbx
- matlab遗传算法程序包，补充版本较低的matlab，安装方法如下 1、解压gatbx-origin.zip，得到DOC和SRC文件夹； 2、拷贝SRC到Matlab安装目录下的toolbox文件夹中，并将SRC更名为genetic； 3、打开toolbox\local\目录下的pathdef.m文件，在适当位置添加以下两行代码： Code in pathdef.mmatlabroot, \toolbox\genetic ,... matlabroot, \toolbox\
Yichuansuanfadaima
- 这是一个非常实用的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交
K-Meansl
- 自己编写了一个c++的k均值聚类算法，使用起来很方便，数据存储在txt文件里，可以 改成自己的数据，方便使用,目录里给了两组UCI机器学习数据库上的数据，供实验用 。可以用这个文件直接运行就好了，里面给出了详细的使用说明。-k means clustering by array.