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NonRBFModel
- 提出了一种RBF网非线性动态系统在线建模的资源优化网络(RON)方法．RON 在资源分配网络的学习过程中引入了滑动窗口和网络结构在线优化的思想，使网络能根据最 近一段时间内的误差信息自动实现网络结构优化，从而使RBF网既能在线适应对象的变化， 又能使网络规模维持在较小水平，并保证了网络的泛化能力．使用滑动窗口技术使RON对学 习参数变化具有较好的鲁棒性，并更易收敛．三个标准例子演示了算法的有效性．-presents a RBF network nonlinear dynamic
java-ga-devel-alpha-0.1.tar
- 遗传算法源代码,实现了选择操作、交叉操作和变异操作，通过适应度函数完成种群的选择及收敛。-genetic algorithm source code and realized the choice of operation, crossover and mutation operation, through fitness function completed Stocks choice and convergence.
pso_c+
- 这是一个pso程序源代码，pso源于对鸟群捕食行为的研究而发明的进化计算技术，属于进化算法的一种。 优点：收敛速度快，具有全局寻优能力，而且编程简单，易于推广使用。 -This is a pso source code, pso out of the flock of predatory behavior and evolutionary computation invention of the technology is an evolutionary algorithm. Advant
GSOR
- 给出了广义逐次超松弛( GSOR) 迭代算法,得到了GSOR 算法收敛的必要性和充分性 条件,当参数矩阵Ω = diag (ω1 ,ω2 , ⋯ ,ωn) = ωI n 时,即可得到熟知的SOR 算法,举例说明了 GSOR 算法的应用。
IMGS
- 该文给出线性方程组改进的Gauss-Seidel迭代（被称之为IMGS方法）对于H矩阵的收敛性定理
FreeMind
- 思维导图(Mind Mapping)以放射性思考(Radiant Thinking)为基础的收放自如方式，除了提供一个正确而快速的学习方法与工具外，运用在创意的发想与收敛、项目企划、问题解决与分析、会议管理等方面.-A mind mapper, and at the same time an easy-to-operate hierarchical editor with strong emphasis on folding. These two are not really two diffe
MakeDensityBasedClusterer.java.tar
- 基于局部搜索能力强、收敛速度快的特点,首先初始化一个没有子种群的全局种群,再在全局种群中采用迭代搜索,并对其中的个体进行聚类,当聚类簇中的个体数目达到规定的最小规模时形成一个子种群,然后在各子种群中进行迭代搜索并重新进行聚类,从而提高进化过程中种群的多样性,增强算法跳出局部最优的能力.该算法基于weka，用于weka拓展功能，需要 weka算法包支持。-Based on the local search ability, the characteristics of fast convergen
K_Means
- k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。下面给出我写的源代码。-work process k-means al
Cubic-Spline-Interpolation
- 三次样条插值算法的原理三次样条插值鉴于高次插值不收敛又不稳定的特点。-Three times spline interpolation algorithm of the principle of the three spline interpolation in view of the high order interpolation is not convergence and instability.
PageRank
- PR值收敛的证明再次不做过多赘述，但是需要注意的是，PR值收敛的一个必要条件是矩阵A需要满足每一列的元素和都为1。如果开始时P向量中各部分值之和为一，那么在精度能够保证的情况下，每次迭代之后P向量中各部分的值之和依然是一，而每次迭代可以看成是对P向量中各部分值重新分配的过程。矩阵A中第i列的数据可以看成是第i个节点引用其他节点的概率，这些数据决定了第i个节点的PR值如何分配给其他所有节点。(a realization of page rank algorithm)
CHNN求解TSP代码
- CHNN优化旅行商问题 可以很好的收敛 matlab编程
粒子群算法源码
- 粒子群算法(PSO)属于群智能算法的一种，是通过模拟鸟群捕食行为设计的。假设区域里就只有一块食物（即通常优化问题中所讲的最优解），鸟群的任务是找到这个食物源。鸟群在整个搜寻的过程中，通过相互传递各自的信息，让其他的鸟知道自己的位置，通过这样的协作，来判断自己找到的是不是最优解，同时也将最优解的信息传递给整个鸟群，最终，整个鸟群都能聚集在食物源周围，即我们所说的找到了最优解，即问题收敛。