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关于matlab工具箱里的一些相关神经网络的程序-On the matlab toolbox, some related procedures for neural network
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人工智能课程的实验中用C语言环境实现子句归结的算法和反映-experimental artificial intelligence courses using C language environment to achieve phrase attributed to the algorithm and reflect
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遗传算法的实型表示实现，与大家共享一下。实际应用中只需改变evalF.m就可以-Genetic algorithm, said implementation of the real, to share with you about. Practical application can only change evalF.m
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用蚁群算法求解TSP（旅行商）问题，按照TSP.m中要求的格式输入程序参数即可运行！-Using Ant Colony Algorithm for TSP (traveling salesman) problems, in accordance with the format requested TSP.m input process parameters to run!
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遗传算法示例源码，VC学习案例，对遗传算法感兴趣的朋友学习。-Genetic algorithm source code examples, VC case study on the genetic algorithm of interest to people in learning.
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计算机故障智能诊断系统 用户输入计算机的故障症状 即可由系统得出故障原因和相关的处理方法-Diagnose the system in computer s trouble intelligence Users input the trouble symptom of the computer Can be had cranky reason and relevant treatment methods systematically
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遗传算法的VS2003工程，调试通过,An Introduction to Genetic Algorithms for Scientists and Engineers 书中的算法源程序-Genetic algorithm works VS2003, debugging through, An Introduction to Genetic Algorithms for Scientists and Engineers book algorithm source code
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10。《用于最优化的计算智能》，Nirwan Ansali，Edwin Hou着，李军，边肇棋译 清华大学出版社 1999年第一版
本书从讨论组合优化...
10。《用于最优化的计算智能》，Nirwan Ansali，Edwin Hou着，李军，边肇棋译 清华大学出版社 1999年第一版
本书从讨论组合优化中的基本问题――NP问题入手，系统地讲述了近年来所发展起来的智能最优化的各种技术和方法，其中包括启发式搜索、Hopfield神经网络、模拟退火和随机机、均场退火以及遗传算法等；并在此基础上，通过一些典型的应用问题，如旅行商问题、模式识别中的点模式匹配问题、通信和任务调度等问题进一步阐明以上一些基本方法怎样用来解决这些原来具有NP性质的困难问题。本书是作者在美国新泽西州理工学院多年讲授有关课程的基础上写成的。全书深入浅出，理论联系实际。为帮助学生掌握基本概念，提高学习能动性，各章编写了习题。本书可作为通信、计算机、控制各专业的高年级学生和研究生学习有关课程的教材。它对于广大科研工作者也是一本很有实际价值的参考书。 -10. "Optimal for Computational Intelligence," Nirwan Ansali, with Edwin Hou, Li Jun, Pin Zhaoxing chess translation Tsinghua University Press in 1999 the first book version of combinatorial optimization from the discussion of basic questions-- NP problem start, the system described in recent years to develop the intelligent optimization of the technology and methods, These include heuristic search, Hopfield networks, simulated annealing and random machine, mean field annealing and genetic algorithms; and on this basis and through some typical applications, such as the traveling salesman probl
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