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提出将多维空间的样本数据降维映射到二维平面上，并在该平面上自动生成函数的等值分布曲线，从而，可直观出该函数的最优点或最优区域，通过本文提出的逆映射算法可将其还原到多维空间用原始变量表示．运算实例结果表明，基于神经网络降维映射的优化方法，直观、准确、可靠，对于有约束优化问题的求解特别有效．
基于人工神经网络降维映射的统计优化方法
【摘 要】
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提出将多维空间的样本数据降维映射到二维平面上，并在该平面上自动生成函数的等值分布曲线，从而，可直观出该函数的最优点或最优区域，通过本文提出的逆映射算法可将其还原到多维空
【机 构】
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湖北工学院化工系,北京化工大学计算机系
【出 处】
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应用基础与工程科学学报
【发表日期】
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1998年03期
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