本人大一学生，刚学完c++写的一个控制台角色扮演游戏，代码十分粗糙但能玩，适合初学者拿来借鉴。1积分不贵大家下一下我好拿这些积分下别的资源

利用线性滤波法模拟一维高斯分布的随机粗糙面

这是一个基于粗糙集的分类程序，目前在网络中为数不多用Matlab编写的，希望对大家有用

目的通过对数据进行约简提高模式识别中数据的有效性,以提高胶合板缺陷检测的准确率和在线的实时性。方法利用粗糙集理论在数据约简上的优势,提取出对模式识别决策结果影响最大的属性,约简掉对决策结果影响较小的属性。利用模糊逻辑在不确定性问题的能力,提高边缘属性在模式识别中的权重值。利用神经网络在模式识别中的有效性,将粗糙集算法、模糊逻辑、神经网络的人工智能算法有效相结合,提出一种基于模糊粗糙集神经网络的模式识别分类方法。结果结合胶合板缺陷检测,针对胶合板的13类缺陷的17个属性,提取出最有效的数据,约简了对决策影响

图像矩阵matlab代码scikit-粗糙集 这是一个基于的MATLAB代码的粗集特征约简算法的实现。 还提供了与scikit-learn软件包的集成。 安装 可以使用Python的pip实用程序轻松安装该软件包。 用法 用法非常简单，与scikit的功能选择模块相同： from scikit_roughsets . rs_reduction import RoughSetsSelector import numpy as np y = np . array ([[ 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 ]]). T X = np . array ([[ 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1 , 0 , 1 ], [ 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 ], [ 1 , 0 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 0 , 0 ], [ 0 , 0 , 0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 1 , 0 ,

计算一维和二维表面粗糙度Ra，根据需要自行选择。

计算表面粗糙度高斯分布，利用matlab采取扫描方法

W-M函数三维曲线，进行三维粗糙度编程等工作。

能够生成一维高斯粗糙面，为粗糙面电磁散射的工作做前提准备

基于fft的三维高斯粗糙面生成，可以快速模拟三维高斯粗糙面，便于更深层次的研究