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1,、设置变量和参量： 　　X(n)为输入向量，或称为训练样本 　　W(n)为权值向量 　　e(n)为偏差 　　d(n)为期望输出 　　y(n)为实际输出 　　η为学习速率 　　n为迭代次数 　　2、初始化，赋给w(0)各一个较小的随机非零值，令n=0 　　3、对于一组输入样本x(n)和对应的期望输出d，计算 　　e(n)=d(n)-X^T(n)W(n) 　　W(n+1)=W(n)+ηX(n)e(n) 　　4、判断是否满足条件，若满足算法结束，若否n增加1，转入第3步继续执行(, set the variables and parameters: X (n) is the input vector, otherwise known as the training sample W (n) for the weight vector e (n) for the deviation d (n) is the desired output y (n) is the actual output η is the learning rate n is the number of iterations)

Matlab遗传算法工具箱(Sheffield大学版) 最优秀的遗传算法工具箱(Matlab genetic algorithm toolbox (university of Sheffield)- the best genetic algorithm toolbox)

说明：  校园导航 校园导航的c程序 希望能帮助到大家!(school point)

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说明：  matlab编写的粒子群优化算法，相当的好用，本人的压箱底的东西(matlab PSO prepared, very easy to use, what my bottom pressure)

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包括 基于MATLAB7.0 的NE（拉稀系数） RMSE MSE R2 等评价指标的计算编程程序(Including computing programming procedures of the NE, (diarrhea coefficient), RMSE, MSE and R2 .etc.based the MATLAB7.0)