说明：应用背景遗传算法优化BP神经网络，训练时间好长啊。主要是在使用SIM函数检验遗传算法适应度值时，执行时间很长。迭代次数如果为10的话，运行一次程序可能要3~5分钟。这太久了，有哪位也搞过这个？是不是也要花这么久的时间？ 这这里编写了一个简单的PSO优化BP神往网络的程序（见附件），只运行了两代，都...

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说明：应用背景提高电力电子装置的效率、减小装置的体积是电力电子技术的主要研究内容。提高开关频率是减小变压器、滤波器体积的有效手段，但由于电力电子器件在开关过程中存在电压与电流的重叠部分，存在开关损耗和开关噪声，硬开关电路随着开关频率的提高这些问题变得更为严重。软开关技术通过在电路中引入谐振改善了开关的开关...

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说明：邻域击退度量学习 (NRML & MNRML) 的亲属关系验证码。 从人脸图像的亲属核查是有趣和具有挑战性的问题，在计算机视觉中，和有非常有限的尝试解决这一问题在文献中。在此代码中，他们提出了一个新邻居击退亲属核查度量学习 (NRML) 方法。

说明：

说明：应用背景蒙特卡罗方法（或蒙特卡罗实验）是一种广泛的类的计算算法，依赖于重复随机抽样，以获得数值结果。他们经常使用在物理和数学问题，是最有用的，当它是困难或不可能使用其他数学方法。蒙特卡罗方法主要应用在三个不同的问题类：优化，数值积分，并从一个概率分布的生成。关键技术用蒙特卡罗方法计算了近似值。该项目...

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说明：应用背景能量最小化的优化方法。它可以应用于图像分割、图像恢复和图像拼接，等，如果目标函数的设置是正确的。关键技术图割的能量最小化问题。它的能量函数最小化通过制定作为一个图模型，然后得到一个最小割。许多视觉法无法解决的问题。

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说明：L-M(列文伯格-马夸尔特法)非线性最优化方法，能够最快最优的获得单个或多个非线性方程的最优解，常用于曲线的拟合，最优化问题的鉴定求解等领域。附件中有算法实现的源码以及测试码，还有对该算法的整体阐述。分别对于有约束和无约束问题做了相应的测试，比较全面的实现了L-M方法的具体应用。

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说明：聚类问题是普遍存在于众多领域的基本问题，如模式识别、图像处理、机器学习和统计学等。聚类的基本形式定义为在已给的数据集合中寻找数据点集的同类集合。

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说明：对于一般的标准形式线性规划问题(求极小问题)非常实用

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说明：针对图像分割问题，考虑到MCMC和非参数形状先验信息的优势，结合以上两种方法，处理图像内容部分缺失等的图像分割问题，供大家参考学习。