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我编写的monte carlo随机数发生器
- 这是我在matlab环境下编写的产生随机数的源程序，包括产生均匀分布和正态分布，参数接口十分灵活。-in Matlab environment prepared by the random numbers generated by the source code, including the Uniform Distribution and normal distribution, parameter interface is very flexible.
Number-Recognition
- 利用matlab编程来实现数字识别，即利用十个数字从0到9的模板与待识别的数字对比来实现识别功能-Use the matlab programming for number identification, namely use templates of ten numbers from 0 to 9 compared with the unidentified number.
bp_tri
- 用matlab语言编写的BP网络，实现了将数字0-9转为二进制的功能-Matlab language with the BP network achieved the numbers 0-9 into the binary function
numberrecognition
- bp神经网络实现16进制的数字识别，基于matlab平台实现-bp neural network identification of 16 hexadecimal numbers, based on matlab platform
bp
- BP神经网络的手写数字识别 识别数字为0~-BP neural network recognition of handwritten numeral recognition numbers from 0 to 99
matlab-accessory_parameter
- lingjian.m-----蒙特卡罗方法 lingjian.m使用零件初始值，用蒙特卡罗方法算出总费用。其中使用了自己编制的正态分布随机数发生器产生正态分布随机数。lingjian.m是对蒙特卡罗方法的一次练习。 accyouhua为标定值的函数，而lingjian不是一个函数，在其中已给出了一组标定值的值。 退火确定标定值/unitanneal()----模拟退火 连续型多个变量组合优化问题 这是对模拟退火方法的一次练习，结果证明模拟退火确实是一
shuzishibie
- 以数字与字母识别系统的基本处理流程为主线，从待识别数据的获取入手，通过预处理、特征的提取与选择，到分类器的设计等部分都进行了较为详尽的分析与研究，MATLAB仿真实验表明；采用最小距离法对所给出的一组数字及字符图片进行不同的分块识别，最终得出分8块识别率为85.71 ；分16块识别率为95.71 ；分20块识别率为95 ；具有较高的识别率。-The basic process flow of the numbers and letters recognition system as the ma
sjsc
- 利用matlab编程，实现双色球自动选号，产生彩票号码。-Using matlab programming, automatic color ball Pick generate lottery numbers.
Num_Card_Discriminate
- 在MATLAB中，利用人工神经网络，实现卡片数字的智能识别功能，可以运行-In MATLAB, the use of artificial neural networks, intelligent recognition card numbers, you can run
Lenet5_EasyPR_D
- 基于网上的matlab版lenet5,改成识别车牌字符，仅仅识别英文字符和数字。收集图片功能，训练，识别功能。-Based on the online version of matlab lenet5, changed license plate character recognition, identifies only English characters and numbers. Collection picture function, training and recognition.
som
- 随机产生5类二维坐标系中的数，使用SOM网络进行无监督聚类，将产生的随机数自动聚成五类，并将结果用图像直接显示出来，生成训练好的网络权值(Five kinds of random numbers in two-dimensional coordinate system are generated randomly, and unsupervised clustering is carried out using SOM network. The random numbers generated