技术标签： milp的matlab的案例代码
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清空环境变量
clc
clear
%%
下载数据
load data1 input output
%%
权重初始化
k=rand(1,2000);
[m,n]=sort(k);
%
训练样本
input_train=input(n(1:1900),:)';
output_train=output(n(1:1900),:)';
%
测试样本
input_test=input(n(1901:2000),:)';
output_test=output(n(1901:2000),:)';
%
样本权重
[mm,nn]=size(input_train);
D(1,:)=ones(1,nn)/nn;
%
训练样本归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
K=10;
for i=1:K
%
弱预测器训练
net=newff(inputn,outputn,5);
net.trainParam.epochs=20;
net.trainParam.lr=0.1;
net=train(net,inputn,outputn);
%
弱预测器预测
an1=sim(net,inputn);
BPoutput=mapminmax('reverse',an1,outputps);
%
预测误差
erroryc(i,:)=output_train-BPoutput;
%
测试数据预测
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文章浏览阅读52次。转自:http://blog.csdn.net/eplaylity/article/details/6168283 1. vrapper(开源) 直接从eclipse安装即可，地址：http://vrapper.sourceforge.net/update-site/stable/ 2. viplugin(收费) 下载后，拷贝到eclipse相应目录即可，地址 http://www.vip..._在eclipse中配置vim编辑
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