基于python的数字图像处理实验源码+详细代码注释+实验说明文档.zip 代码内有注释，自带图片，地址为相对路径，可以直接运行 需要matplotlib、numpy、cv2、skimage库 【实验一】 图像反转实验,255-像素值 将彩色图像变换成灰度图像 直方图均衡化实验 线性对比度展宽实验 灰级窗实验 【实验二】 高斯噪声的中值、均值处理 椒盐噪声的中值、均值处理 【实验三】 锐化处理 水平锐化 垂直锐化 Roberts锐化 Sobel锐化 Laplacian锐化 Wallis锐化 【实验四】 基于类间最大距离法的图像分割

数据结构实验内容：线性表（顺序表实现）、线性表（单链表实现）、栈、字符串、多维数组（三元组表存矩阵）、二叉树（二叉链表和顺序表存储）、邻接表存图以及图的遍历、排序 实验报告部分只要求了线性表、栈、多维数组、二叉树和排序 每个实验均有一个带菜单的简易测试程序，具有一定交互性。 大二数据结构实验满绩，供初学者参考学习使用

基于python实现的BP神经网络手写数字识别模型实验源码+详细注释+数据集+项目说明+实验结果及总结.7z 人工智能 课程作业 手写数字数据集 BP网络模型识别手写数字 反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。反向传播要求有对每个输入值想得到的已知输出，来计算损失函数梯度。因此，它通常被认为是一种监督式学习方法。反向传播要求人工神经元（或“节点”）的激励函数可微。

基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+详细注释+数据集+项目说明+实验结果及总结.7z 人工智能课程作业 手写数字识别 数据集 详细注释 好理解 实验结果及总结 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+详细注释+数据集+项目说明+实验结果及总结.7z

基于python实现的广度优先遍历搜索(BFS)实验源码+代码详细注释+项目说明+实验结果及总结.7z 广度优先搜索算法（英语：Breadth-First-Search，缩写为BFS），是一种图形搜索算法。简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。BFS是一种盲目搜索法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。 BFS会先访问根节点的所有邻居节点，然后再依次访问邻居节点的邻居节点，直到所有节点都访问完毕。在具体的实现中，使用open和closed两个表，open是一个队列，每次对open进行一次出队操作（并放入closed中），并将其邻居节点进行入队操作。直到队列为空时即完成了所有节点的遍历。closed表在遍历树时其实没有用，因为子节点只能从父节点到达。但在进行图的遍历时，一个节点可能会由多个节点到达，所以此时为了防止重复遍历应该每次都检查下一个节点是否已经在closed中了。

基于python实现的遗传算法实验源码+详细注释+项目说明+实验结果及总结.7z 人工智能课程作业 遗传算法具体步骤： （1）初始化：设置进化代数计数器t=0、设置最大进化代数T、交叉概率、变异概率、随机生成M个个体作为初始种群P （2）个体评价：计算种群P中各个个体的适应度 （3）选择运算：将选择算子作用于群体。以个体适应度为基础，选择最优个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代 （4）交叉运算：在交叉概率的控制下，对群体中的个体两两进行交叉 （5）变异运算：在变异概率的控制下，对群体中的个体进行变异，即对某一个体的基因进行随机调整 （6） 经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P1。

智能计算系统（AICS）实验源码

《MATLAB智能算法30个案例分析》实验源码，含所有章节涉及到的实验代码

中科大算法导论实验，包括代码报告和可执行文件，vc++6.0下编程，c语言代码。 实验部分 一、要求 1.算法设计与分析1班,10月21日（周日）开始上课,晚上19：00-22：00。连续八周每周日在明德楼103实验室上实验课。 2.实验要求独立完成，发现抄袭则实验为0分（包括网上的代码），没有分组。 3.要求提交实验源码，可执行程序以及实验报告。实验报告包括程序的输入，输出，结果，演示界面，算法语言描述，原理等。要求把所有实验打包成一个rar文件后提交到教学系统，并且命名文件格式为学号+姓名（eg. 学号_NAME），不符合命名格式的一律不批改。 4.程序语言不做特别要求，C、C++、JAVA均可 5.实验提交截止时间： 2012/12/16 23:59:00 之前 二、题目 1.（必做题） 常见排序算法的实现与性能比较 问题描述：实现合并排序，插入排序，希尔排序，快速排序，冒泡排序，桶排序算法 实验要求： A． 在随机产生的空间大小分别为 N = 10， 1000，10000，100000 的排序样本（取值为[0,1]）上测试以上算法。 B．结果输出: 1） N=10时，排序结果。 2） N=1000，10000，100000时，对同一个样本实例，不同排序完 成所需的时间。 3） N=1000，10000，100000时，每个排序用不同的样本多试验几 次（最低5次）得出平均时间，比较不同排序算法所用的平均时间。 文档要点：总结对各种排序的性能分析。 2. (必做题） 红黑树、二叉搜索树的实现和性能比较 问题描述： 实现红黑树、二叉搜索树相关算法：插入（红黑树涉及树的调整：左旋、右旋等），删除，搜索（指定Key值节点）。 另外，红黑树实现计算树黑高的算法。 实验要求： 1).插入测试，输入 8，11，17，15，6，1，22，25，27，建立红黑树，按照 红黑树信息输出方式 输出整棵红黑树以及黑高。 2).删除测试，删除1）中红黑树中Key=15的节点，按照 红黑树信息输出方式 输出调整后的整棵红黑树以及黑高。 3).随机产生300,000个不同自然数Key值（1－300,000，每个数出现一次，出现顺序随机），建立红黑树，查找Key=15000的节点，输出查找花费时间。 用上面的数据，建立二叉搜索树，查找Key=15000的节点，输出查找花费时间。 4). 重复3－5次3）中操作，求各自平均时间。 5). 在1)－4)的红黑树算法基础上修改完成P307 14.1-4算法 OS_Key_Rank(T,k). 输入 1,2,3,4,5,6,7,8 建树， k=6, 输出OS_Key_Rank的返回值。 文档要点：总结红黑树和二叉搜索树在查找上的性能分析，描述此类算法的应用。 附： 红黑树信息输出方式（右图） 3. (选做题） 最长递增子序列 问题描述： 随机生成小于等于n的自然数的一个序列，输出其最长递增子序列（任意一个即可）。 n 分别取 1000，3000，10000。 例： n=5 随机序列为 5 1 4 2 3，正确输出为1 2 3，即长度为3的递增子序列。 提示：参考LCS，思考能否达到时间复杂度（O(nlogn)） 文档要点：描述动态规划思想，总结时间和空间复杂度。

数据结构实验一