基于变量筛选的淫羊藿抗骨质疏松活性成分验证

采用变量筛选技术，精准、快速地提取天然植物特征成分，提升传统筛选效率和准确性。

MATLAB神经网络43个案例分析：基于MIV的神经网络变量筛选 在这份资料中，您将深入了解基于MIV（输入变量重要性）的变量筛选方法。该方法结合了BP神经网络（反向传播神经网络），帮助您更有效地筛选出对模型最关键的变量。通过43个具体的案例分析，文件详细讲解了如何通过神经网络变量筛选提升模型的预测精度和可靠性。 此压缩包文件包含丰富的MATLAB案例数据，并提供清晰的步骤指导和代码示例，帮助您掌握如何通过MIV和BP神经网络组合的方式进行变量筛选。 内容亮点： 43个经典案例，覆盖从基础到高级的神经网络应用。 MIV方法与BP神经网络的结合，展示变量筛选在提高模型性能中的作用。 各种MAT

MATLAB神经网络案例分析探讨了基于MIV的变量筛选技术在BP神经网络中的应用。这项技术利用先进的数学计算方法，帮助优化神经网络的性能，提高预测准确率和效率。研究结果显示，该方法在处理复杂数据集时表现突出，为未来神经网络设计提供了新的视角和方法。

MATLAB优化算法案例分析与应用、基于GA-BP的抗糖化活性研究教程（优秀PPT课件）.ppt

清甜香组分筛选的变量工具合集，功能上是挺细的那种。Mann-Whitney-Wilcoxon 检验配合 SPA 和 Moving Windows-PLS，这组合用下来，能从烟叶里筛出味道够“清甜”的关键成分，不用靠拍脑袋，全靠数据说话。 SPA 的阈值设在 >0.345，选出的几个成分像 11.92、13.06 这些，主要集中在 11.5-15.5 和 24.5-28.0 区间，和感官数据也挺契合的。加上 MW 法 的成分窗口选取，比如 RSMECV>2.5 的时候，分类准确率能冲到 88.20%，还是挺靠谱的。 文件名、参数啥的都有列，实用性高。数据里还标了不同方法下的准确率对比，比如 SP

卷积神经网络在机器学习和人工智能领域中占据重要位置，其通过多层处理单元进行信息提取和学习。

无穷特征筛选是一种基于图的特征过滤方法，通过图结构分析和数据处理，实现对特征的有效筛选和优化。

Matlab代码实现了主成分分析（PCA）方法。

在波士顿房价数据分析中，岭回归（ridge）和Lasso筛选方法被广泛应用于变量选择。此外，还涉及自适应Lasso、SCAD方法、逐步回归法以及弹性网，文中包含详细的R代码示例。