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AIbashuma
- 我们解决八数码问题,广度优先搜索可能会导致内存不够用,采用启发式搜索,启发函数为f(x)=g(x)+h(x) g(x)为该结点不同于目标结点的个数,h(x)为该结点的深度,选择那f(x)结点最小的那个结点进行扩展, 引入了一个\"扩展数组[4]\"(因为扩展的结点最多只有4个),该数组保存着某个结点的0点向各个方向的扩展的结点对象,然后对该扩展数组进行分析,利用启发函数在进行递归扩展... -us solve eight digital, BFS may lead to insufficient
AIbashumaJava1
- 我们解决八数码问题,广度优先搜索可能会导致内存不够用,采用启发式搜索,启发函数为f(x)=g(x)+h(x) g(x)为该结点不同于目标结点的个数,h(x)为该结点的深度,选择那f(x)结点最小的那个结点进行扩展, 引入了一个\"扩展数组[4]\"(因为扩展的结点最多只有4个),该数组保存着某个结点的0点向各个方向的扩展的结点对象,然后对该扩展数组进行分析,利用启发函数在进行递归扩展... -us solve eight digital, BFS may lead to insufficient
EmbeddingDimension_FNN
- 假近邻法(False Nearest Neighbor, FNN)计算嵌入维的Matlab程序 文件夹说明： Main_FNN.m - 程序主函数，直接运行此文件即可 LorenzData.dll - 产生Lorenz时间序列 PhaSpaRecon.m - 相空间重构 fnn_luzhenbo.dll - 假近邻计算主函数 SearchNN.dll - 近邻点搜索 buffer_SearchNN_1.dll - 近邻点搜索缓存1 buffer_Search
hopfild1
- Hopfield 网——擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键，是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式，通过对网络N个神经元之间连接权 wij 和N个输出阈值θj的设计，使得: 这M个记忆模式所对应的网络状态正好是网络能量函数的M个极小值。 比较困难，目前还没有一个适应任意形式的记忆模式的有效、通用的设计方法。 H网的算法 1）学习模式——决定权重 想要记忆的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 则任意两个神经元
facerecognition
- 采用OpenCV进行人脸识别，隐马尔科夫链的应用，由混合分量来分割HMM的每个内在状态的所有观测值，运用现有的图像观测值分割为所有嵌入和内部的HMM函数，计算可能的变换矩阵-Using OpenCV for face recognition, hidden Markov chain applications, from the mixed components to split the internal state of each HMM all observations, use of the
ANN_BP
- BP网络解决异或问题的实例，有初始值和最终结果的显示。本网络结构为三层BP网络，各层神经元个数可变，更改相关#define即可。（注释较详细，主函数中调用的函数和矩阵类都定义在文件function.h中）-BP network to solve XOR problem instance, there are initial values and final results are displayed. The BP network structure for the three-tier net
nnfpe
- This function calculates Akaike s final prediction error ％ estimate of the average generalization error for network ％ models generated by NNARX, NNOE, NNARMAX1+2, or their recursive ％ counterparts. ％ ％ [FPE,deff,varest,H] = nnfpe(method,Ne
Hop
- C++ Program for Hopfield Network For convenience every C++ program has two components: One is the header file with all of the class declarations and lists of include library files the other is the source file that includes the header file and th
8digital
- 基于A*算法框架，使用了两种启发函数计算八数码问题-A* algorithm-based framework inspired by the use of two h function to solve the 8 digital issue
Adaptive-Hysteresis
- 基于径向基函数神经网络迟滞非线性自适应控制 提出了一种新的动态迟滞非线性模型. 将一定数量不同死区宽度的 backlash 模型并行相 加, 作为一个动态系统以仿真执行器中的迟滞特性. 利用该模型, 采用伪控制方法设计了一套具有 未知迟滞特性非线性系统的神经网络自适应控制方案, 通过自适应算法来调整干扰项的上限. 采用 Lyapunov 稳定性理论进行了严格证明, 仿真试验验证了所提方案的有效性.- A nov el class of hysteresis mo dels w
ekf2
- 一种快速Kalman滤波算法实现,。对于某些不能够采取离线计算的滤波过程来说，它可以在保证一定精度的同时极大地提高计算速度和减少计算占用资源- EKF Extended Kalman Filter for nonlinear dynamic systems [x, P] = ekf(f,x,P,h,z,Q,R) returns state estimate, x and state covariance, P for nonlinear dynamic system:
matlabH-infinity
- H无穷鲁棒控制器的一些广义系统建立方法，包括直接建立和利用matlab自带函数建立-Some generalized system H infinity robust controller establishing method, including direct creation and use matlab carrying function to create