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在vc上运行的回答集求解器源代码，能够供在人工智能上学习的学习者使用-Running in vc answer set solver source code, for use in artificial intelligence to learn the use of the learners
- 2023-04-10 18:25:03下载
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用matlab实现贝叶斯网络的学习、推理。-Bayesian network using matlab realize learning, reasoning.
- 2022-04-18 15:36:31下载
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采用C编写的BP神经网络一个程序，请提意见-with C BP prepared a neural network procedures, please comment
- 2023-06-15 09:20:03下载
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遗传算法和模拟退火算法相结合的并行实现-genetic algorithms and simulated annealing algorithm combining the parallel implementation
- 2023-07-14 09:20:03下载
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hmm算法 包括前后向算法、viterbi算法、bw算法等另外包括内存申请等源代码-algorithm to include before and after algorithm, Viterbi algorithm, bw algorithm other memory applications including source code
- 2022-04-17 10:02:02下载
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clementine8.1白皮书经典的数据挖掘软件说明-clementine8.1 White Paper classical data mining software Note
- 2022-02-16 06:56:09下载
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模糊ISODATA聚类分析，可以模糊矩阵数据进行聚类分析-Fuzzy ISODATA cluster analysis can be fuzzy matrix cluster analysis of data
- 2022-03-04 05:32:13下载
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遗传编程是一门新兴的进化计算技术且引起了学术界的非常高的重视。虽然本程序是本人编写，略显粗糙，但需要的人还是可以借鉴一下！-Genetic programming is an emerging technology of evolutionary computation and has aroused increasing attention, although this code is done by myself, it can serve as a reference for anyone needs it!
- 2022-09-06 03:15:03下载
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目标函数是De Jong函数，是一个连续、凸起的单峰函数-Objective function is De Jong function, is a continuous, convex function of the single-peak
- 2022-05-13 15:07:14下载
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仿真1：首先把网络温度参数T固定在100，按工作规则共进行1000次状态更新,把这1000次状态转移中网络中的各个状态出现的次数Si（i＝1，2，…，16）记录下来 按下式计算各个状态出现的实际频率： Pi=Si/∑i=1,NSi=Si/M 同时按照Bo1tzmann分布计算网络各个状态出现概率的理论值： Q（Ei）=（1/Z）exp（-Ei/T） 仿真2：实施降温方案，重新计算 采用快速降温方案：T（t）= T0/（1+t） T从1000降到0.01，按工作规则更新网络状态 当T=0.01时结束降温，再让T保持在0.01进行1000次状态转移，比较两种概率-a simulation : First of all network parameters temperature T fixed at 100 and, according to the rules for a total of 1000 to update the state, this state of the 1000 network transfer of all states for the number of Si (i = 1, 2, ..., 16) all recorded determined by the formula state-of the actual frequency : Pi = Si/i = 1, NSi = Si/M in accordance with Bo1tzmann distributed computing network of states all probability the theoretical value : Q (Ei) = (1/Z) exp (- Ei/T) Simulation 2 : implementation of cooling, re-using rapid cooling programs : T (t) = T0/(1 t) T dropped to 0.01 from 1000 and, according to the rules updated network state when T = 0.01 at the end of cooling, let T at 0.01 for the 1000 state tran
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