利用rbf神经网络对人体组织药业灌注这个系统的一个学习，可以到达模拟预测效果
上传时间： 2015-08-20
上传用户：diets
此程序用提升法实现第二代小波变换 ％％ 我用的是非整数阶小波变换 ％％ 采用时域实现,步骤先列后行 ％％ 正变换：分裂，预测，更新； ％％ 反变换：更新，预测，合并 ％％ 只做一层（可以多层，而且每层的预测和更新方程不同）
上传时间： 2013-12-08
上传用户：jyycc
在这个电脑中的虚拟市场中，若干被称为交易者的人工智能程序(Agent)通过观察它们所在的数字世界中 股价和股息的不断变换而做出预测，并且根据这些预测做出购买股票与否以及购买股票数量的决策。 反过来，所有的交易者的决策又决定了股票的价格，这样，整个的股票交易市场就构成了一个自我封闭的 计算系统。同时，这些交易者都具有学习的能力，可以根据以前预测的成功或者失败对自己的决策进行调整 ，并且通过一种被称为遗传算法的方法产生创新能力。总之，ASM是一个电脑中不断进化的虚拟股票市场！ 通过研究ASM，我们可以更好的理解现实世界的行为，并且它提供了一个很好的现实股市的隐喻。
上传时间： 2013-12-12
上传用户：cuiyashuo
在信息信号处理过程中，如对信号的过滤、检测、预测等，都要使用滤波器，数字滤波器是数字信号处理（DSP，DigitalSignalProcessing）中使用最广泛的一种器件。常用的滤波器有无限长单位脉冲响应（ⅡR）滤波器和有限长单位脉冲响应（FIR）滤波器两种[1]，其中，FIR滤波器能提供理想的线性相位响应，在整个频带上获得常数群时延从而得到零失真输出信号，同时它可以采用十分简单的算法实现，这两个优点使FIR滤波器成为明智的设计工程师的首选，在采用VHDL或VerilogHDL等硬件描述语言设计数字滤波器时，由于程序的编写往往不能达到良好优化而使滤波器性能表现一般。而采用调试好的IPCore需要向Altera公司购买。笔者采用了一种基于DSPBuilder的FPGA设计方法，使FIR滤波器设计较为简单易行，并能满足设计要求。
上传时间： 2014-01-21
上传用户：ruan2570406
近来随着计算机的快速发展，各种棋类游戏被纷纷请进了电脑，使得那些喜爱下棋，又常常苦于没有对手的棋迷们能随时过足棋瘾。而且这类软件个个水平颇高，大有与人脑分庭抗礼之势。其中战胜过国际象棋世界冠军-卡斯帕罗夫的“深蓝”便是最具说服力的代表；其它像围棋的“手淡”、象棋的“将族”等也以其优秀的人工智能深受棋迷喜爱；而我们今天将向大家介绍的是五子棋的算法。 当我们与电脑对战时，您知道这些软件是怎样象人脑一样进行思考的吗？前不久我曾编写过一个五子棋的游戏，在这里就以此为例和大家一起探讨探讨。 总的来说（我们假定您熟悉五子棋的基本规则），要让电脑知道该在哪一点下子，就要根据盘面的形势，为每一可能落子的点计算其重要程度，也就是当这子落下后会形成什么棋型（如：“冲四”、“活三”等），然后通览全盘选出最重要的一点，这便是最基本的算法。当然，仅靠当前盘面进行判断是远远不够的，这样下棋很容易掉进玩家设下的陷阱，因为它没有考虑以后的变化。所以在此基础上我们加入递归调用，即：在电脑中预测出今后几步的各种走法，以便作出最佳选择，这也是我们下棋时常说的“想了几步”。如此一来您的程序便具有一定的水平了。什么？不信！过来试试吧！
上传时间： 2015-08-30
上传用户：zsjinju
LVQ算法( Learning Vector Quantization，学习矢量量化网络)是一种基于模型（神经网络）的方法，本实验要实现的是对LVQ改进的聚类方法——MLVQ（闫德勤等人提出）。该方法克服了LVQ算法对初值敏感的问题和广义学习矢量量化(GLVQ)网络算法性能不稳定的缺点。(附文章)
标签： Quantization Learning Vector LVQ
上传时间： 2015-08-31
上传用户：youke111
在C 语言中,表达式是最重要的组成部分之一,几乎 所有的代码都由表达式构成。表达式的使用如此广泛,读 者也许会产生这样的疑问,像+ 、- 、3 、/ 、& & 这样简单 的运算也会出现问题吗? 程序员在编写表达式时,往往带 有一些不良的习惯。即使是编写很简单的表达式,这些不 良习惯也可能造成隐患,这个小小的隐患甚至可能引起整 个系统的崩溃。实际上,在程序调试过程中,表达式中存 在的大部分隐患皆来源于程序员的主观臆测,即认为表达 式应该是按自己认为的方式执行,但结果可能完全相反。 这是因为程序设计语言或编译器的某些内在机制并不如 我们所想的那样。所有的编译器都遵从这一假定:程序员 都是“神”,他们既了解编程语言的各种特性,也了解编译 器本身一些鲜为人知的处理原则。当然, 程序员不是 “神”。因此,程序员在编写程序的过程中需要小心地避免 编译器“设置”的各种陷阱,而问题是有些时候很难预测下 一步是否会踏上一个陷阱
上传时间： 2015-09-08
上传用户：jennyzai
mfold，用于RNA二级结构预测的软件包，运行在Unix或Linux下
标签： mfold
上传时间： 2015-09-10
上传用户：凤临西北
ViennaRNA-1.6.1，用于预测RNA二级结构的软件，运行在UNIX或Linux平台下
标签： ViennaRNA
上传时间： 2014-01-27
上传用户：1427796291
psipred2.4，用于预测蛋白质二级结构的软件，运行在UNIX或Linux平台下
上传时间： 2013-11-27
上传用户：lepoke
