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基于神经网络的仿真建模、优化系统(HITSIM)支持仿真系统的无模型库建模和高维复杂理论模型的优化。以反向传播算法(BP算法)作为数据学习的主要手段。系统对小样本采用信息聚类和扩散,对超特征数据采用特征选择,剔除次要和冗余特征来进行预处理,实现建模和优化目标,获得时间复杂性为O(n)的仿真实时模型。该文着重介绍系统的组成和预处理算法思想。