模式分类（中文版)

模式识别、机器学习最经典的入门书籍。 机械工业出版社翻译，作者：Richard Duda

算法导论第三版

学习算法的最经典入门书籍——《算法导论》（第三版） 作者： THOMAS H.CORMEN CHARLES E. LEISERSON RONALD L. RIVEST CLIFFORD STEIN 英文原版能够帮助提高英文水平。

一种高效的模拟退火全局优化算法

利用遗传模拟退火算法结合瑞典圆弧法,寻找最危险边坡进行稳定分析.该方法模拟了生物遗传进化和金属退火的过程,克服传统方法容易陷入局部极小值的缺点,是一种全局优化算法....

用MATLAB实现遗传算法程序

遗传算法(genetic algorithm)是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法.它是由美国的j.holland教授1975年首先提出

穷举法--带电粒子在电、磁场中的运动问题

穷举法,或称为暴力破解法,是一种针对于密码的破译方法,即将密码进行逐个推算直到找出真正的密码为止.例如一个已知是四位并且全部由数字组成的密码

人工神经网络应用系统体系

人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 　　神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。目前，主要的研究工作集中在以下几个方面： 　　（1）生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。 　　（2）建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。 　　（3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。 　　（4）人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。 　　纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异

Fourier变换相比，小波变换是时间(空间)频率的局部化分析

小波(Wavelet)这一术语，顾名思义，“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比，小波变换是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。有人把小波变换称为“数学显微镜”。

差值和拟合与数学建模 数学模型

所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λn), 使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。

数据结构相关算法 代码大全

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