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单纯形法是一种不错的随机搜索算法，但是其受初始值的选取，步长大小的影响较大，容易陷入局部收敛。程序中列出了基本单纯形法，和几种改进的单纯形法，包括变步长的单纯形法，单纯形加遗传算法等。-simplex method is a good random search algorithm, but its initial value by the selection, step in a larger size, easy to be trapped into local convergence. P
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是关于变结构控制的一个简单实例，其中包括控制函数的选取-on variable structure control a simple examples, including the selection control function
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遗传算法与PLS结合的程序，用于变量筛选，解决变量过多的组合优化问题。,Genetic Algorithms and PLS combined procedures for variable selection, too many variables to solve combinatorial optimization problem.
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修正过的pso 算法 属于离散型的pso程序，可用于变量筛选，效果不错！-Modified discrete PSO algorithm belonging to the PSO procedure, can be used for variable selection, good results!
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结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。-BP neural network application with the average impact value (MIV, Mean Impact Value) method to illustrate how to use the neural network to filter the variables
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神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选。-Neural network variable selection- based on BP neural network variable selection.
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结合神经网络应用平均影响值来说明如何使用神经网络进行变量筛选-Variable Selection
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神经网络变量筛选，基于BP神经网络的变量筛选-The neural network variable selection, based on BP neural network variable screening
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神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选-Neural network variable selection- based on BP neural network variable screening
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《MATLAB神经网络30个案例分析》中的第20个例子，案例20 神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选。希望对大家有一定的帮助！-The MATLAB neural network analysis of 30 cases of example, 20 cases of 20 neural network variable selection- based on BP neural network of variable selection. Hope to have certain h
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基于支持向量机选择确定决定分类最优分界面的支持向量样本，基于这些样本中各个变量在基坐标上投影进行变量选择-Selection based on support vector machine (SVM) to determine the optimal boundary decision classification support vector of the sample, based on the sample of each variable on the base coordinate p
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神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选-Neural network variable selection- BP neural network variables based screening
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神经网络变量筛选—基于MIV的神经网络变量筛选-Neural network variable selection- based on neural network variables MAC filtering
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神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选-Neural network variable selection- BP neural network variables based screening
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