中文信息處理方面的一個(gè)源碼。此為一個(gè)分詞軟件，這個(gè)分詞的算法雖然簡(jiǎn)單，但是原理和其他相同，是最大概率法分次。功能強(qiáng)大，代碼簡(jiǎn)潔易懂。
上傳時(shí)間： 2016-01-05
上傳用戶：hxy200501
用matlab實(shí)現(xiàn)的基于LSB的數(shù)字水印算法。算法可以在BMP灰度圖像中嵌入水印，水印信息為二值圖像，并將其擴(kuò)展到與原始圖像同樣大小，進(jìn)行重復(fù)嵌入，提高魯棒性。同時(shí)算法中給出了PSNR值以評(píng)價(jià)水印圖像的效果，
標(biāo)簽： matlab LSB BMP 數(shù)字水印算法
上傳時(shí)間： 2016-01-07
上傳用戶：yangbo69
Csharp實(shí)現(xiàn)蟻群算法解決TSP問題，主要是一種模擬生物的進(jìn)化:用信息素來引導(dǎo)螞蟻向比較好的方向前進(jìn).是學(xué)習(xí)該算法的很好的參考源碼
上傳時(shí)間： 2016-01-08
上傳用戶：sdq_123
蟻群算法( ant colony algorithm) 是由意大利學(xué)者 Dorigo 等人[1 ,2 ] 于20 世紀(jì)90 年代初期通過模擬自然界 中螞蟻集體尋徑的行為而提出的一種基于種群的啟發(fā) 式仿生進(jìn)化系統(tǒng)。蟻群算法包含兩個(gè)基本階段:適應(yīng)階 段和協(xié)作階段。在適應(yīng)階段,各候選解根據(jù)積累的信息 不斷調(diào)整自身結(jié)構(gòu)。在協(xié)作階段,候選解之間通過信息 交流,以期望產(chǎn)生性能更好的解,這類似于學(xué)習(xí)自動(dòng)機(jī) 的學(xué)習(xí)機(jī)制。蟻群算法最早成功應(yīng)用于解決著名的旅 行商問題(t raveling salesman problem , TSP) ,該算法采 用了分布式正反饋并行計(jì)算機(jī)制,易于與其他方法結(jié) 合,而且具有較強(qiáng)的魯棒性[325 ] 。 蟻群算法創(chuàng)立十多年來,無論在算法理論還是在算 法應(yīng)用方面都取得了很多突破性研究進(jìn)展。
標(biāo)簽： algorithm Dorigo colony ant
上傳時(shí)間： 2016-01-18
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算法解釋： 程序開始運(yùn)行，螞蟻們開始從窩里出動(dòng)了，尋找食物；他們會(huì)順著屏幕爬滿整個(gè)畫面，直到找到食物再返回窩。 其中，‘F’點(diǎn)表示食物，‘H’表示窩，白色塊表示障礙物，‘+’就是螞蟻了。 預(yù)期的結(jié)果： 各個(gè)螞蟻在沒有事先告訴他們食物在什么地方的前提下開始尋找食物。當(dāng)一只找到食物以后，它會(huì)向環(huán)境釋放一種信息素，吸引其他的螞蟻過來，這樣越來越多的螞蟻會(huì)找到食物！有些螞蟻并沒有象其它螞蟻一樣總重復(fù)同樣的路，他們會(huì)另辟蹊徑，如果令開辟的道路比原來的其他道路更短，那么，漸漸，更多的螞蟻被吸引到這條較短的路上來。最后，經(jīng)過一段時(shí)間運(yùn)行，可能會(huì)出現(xiàn)一條最短的路徑被大多數(shù)螞蟻重復(fù)著。
上傳時(shí)間： 2016-01-19
上傳用戶：ippler8
英文文章一二階信息熵的統(tǒng)計(jì)計(jì)算，非香農(nóng)算法
上傳時(shí)間： 2016-01-23
上傳用戶：zhliu007
蟻群算法是模仿真實(shí)的蟻群行為而提出的一種模擬進(jìn)化算法，螞蟻之間是通過一種信息素的物質(zhì)傳遞信息的，螞蟻在運(yùn)動(dòng)的過程中能夠在經(jīng)過的路徑上留下該物質(zhì)，而且能夠感知這種物質(zhì)的存在及其強(qiáng)度，并以此指導(dǎo)自己的運(yùn)動(dòng)方向。它是一種通過類比組合優(yōu)化和蟻群覓食行為而構(gòu)造的一種算法，可以用來解決各種組合優(yōu)化問題，本代碼用來解決生產(chǎn)調(diào)度問題
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶：ukuk
1、 圖的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的定義和圖的創(chuàng)建 圖的種類有：有向圖、無向圖、有向網(wǎng)、無向網(wǎng)。 圖的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)可采用：鄰接矩陣、鄰接表。 要求：分別給出鄰接矩陣和鄰接表在某一種圖上的創(chuàng)建算法 2、 圖的遍歷：非遞歸的深度優(yōu)先搜索算法、廣度優(yōu)先搜索算法。 3、 圖的深度遍歷的應(yīng)用：求無向連通圖中的關(guān)節(jié)點(diǎn)（教材P177-178,算法7.10和7.11） 4、 圖的廣度遍歷的應(yīng)用：給定圖G，輸出從頂點(diǎn)v0到其余每個(gè)頂點(diǎn)的最短路徑，要求輸出各路徑中的頂點(diǎn)信息。
標(biāo)簽： 存儲(chǔ)結(jié)構(gòu) 矩陣 分 定義
上傳時(shí)間： 2016-02-08
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分形算法的Java程序，里面有比較全的信息，是學(xué)習(xí)形的好資料。
上傳時(shí)間： 2016-02-09
上傳用戶：氣溫達(dá)上千萬的
本文的題目是基于分形和遺傳算法的人臉識(shí)別方法，對(duì)有限人群提出一種采用分形特征和遺傳聚類的識(shí)別方法: 將圖像分成很多小區(qū)域, 分別計(jì)算各個(gè)區(qū)域的分形特征, 以充分利用圖像二維信息 同一個(gè)模式有多個(gè)樣本, 通過遺傳算法進(jìn)行聚類以得到最優(yōu)解實(shí)現(xiàn)不變性識(shí)別. 最后采用ORL 人臉圖像庫的一組圖像對(duì)比了新方法、本征臉法和自聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法, 結(jié)果表明該方法的識(shí)別率, 與本征臉法相似, 比自聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高.
標(biāo)簽： 分形 人臉識(shí)別方法 算法
上傳時(shí)間： 2013-12-13
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