%%?案例20:神經網絡變量篩選—基于BP的神經網絡變量篩選
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%?			該案例作者申明：				1：本人長期駐扎在此板塊里，對該案例提問，做到有問必答。	2：此案例有配套的教學視頻，配套的完整可運行Matlab程序。						3：以下內容為該案例的部分內容（約占該案例完整內容的1/10）。							4：此案例為原創案例，轉載請注明出處（Matlab中文論壇，《Matlab神經網絡30個案例分析》）。							5：若此案例碰巧與您的研究有關聯，我們歡迎您提意見，要求等，我們考慮后可以加在案例里。							6：您看到的以下內容為初稿，書籍的實際內容可能有少許出入，以書籍實際發行內容為準。					7：此書其他常見問題、預定方式等，請點擊這里。	
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%%?清空環境變量
clc
clear
%%?產生輸入?輸出數據

%?設置步長
interval=0.01;

%?產生x1?x2
x1=-1.5:interval:1.5;
x2=-1.5:interval:1.5;

%?產生x3?x4（噪聲）
x=rand（1301）;
x3=（x-0.5）*1.5*2;
x4=（x-0.5）*1.5*2;

%?按照函數先求得相應的函數值，作為網絡的輸出。
F?=20+x1.^2-10*cos（2*pi*x1）+x2.^2-10*cos（2*pi*x2）;

%設置網絡輸入輸出值
p=[x1;x2;x3;x4];
t=F;


%%?變量篩選?MIV算法的初步實現（增加或者減少自變量）

p=p‘;
[mn]=size（p）;
yy_temp=p;

%?p_increase為增加10%的矩陣?p_decrease為減少10%的矩陣
for?i=1:n
????p=yy_temp;
????pX=p（:i）;
????pa=pX*1.1;
????p（:i）=pa;
????aa=[‘p_increase‘??int2str（i）?‘=p‘];
????eval（aa）;
end


for?i=1:n
????p=yy_temp;
????pX=p（:i）;
????pa=pX*0.9;
????p（:i）=pa;
????aa=[‘p_decrease‘?int2str（i）?‘=p‘];
????eval（aa）;
end


%%?利用原始數據訓練一個正確的神經網絡
nntwarn?off;

p=p‘;
%?bp網絡建立
net=newff（minmax（p）[81]{‘tansig‘‘purelin‘}‘traingdm‘）;
%?初始化bp網絡
net=init（net）;
%?網絡訓練參數設置
net.trainParam.show=50;
net.trainParam.lr=0.05;
net.trainParam.mc=0.9;
net.trainParam.epochs=2000;

%?bp網絡訓練
net=train（netpt）;


%%?變量篩選?MIV算法的后續實現（差值計算）

%?轉置后sim

for?i=1:n
????eval（[‘p_increase‘num2str（i）‘=transpose（p_increase‘num2str（i）‘）‘]）
end

for?i=1:n
????eval（[‘p_decrease‘num2str（i）‘=transpose（p_decrease‘num2str（i）‘）‘]）
end


%?result_in為增加10%后的輸出?result_de為減少10%后的輸出
for?i=1:n
????eval（[‘result_in‘num2str（i）‘=sim（net‘‘p_increase‘num2str（i）‘）‘]）
end

for?i=1:n
????eval（[‘result_de‘num2str（i）‘=sim（net‘‘p_decrease‘num2str（i）‘）‘]）
end

for?i=1:n
????eval（[‘result_in‘num2str（i）‘=transpose（result_in‘num2str（i）‘）‘]）
end

for?i=1:n
????eval（[‘result_de‘num2str（i）‘=transpose（result_de‘num2str（i）‘）‘]

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?????文件???????2966??2010-01-31?11:20??案例16\chapter16.m

?????文件??????23895??2009-10-12?15:27??案例16\gene.mat

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