BP网络matlab数据预测代码-Machine-Learning-Algorithms_M.R.Salmanpour-A.Sa...

BP网络matlab数据预测代码机器学习算法_M.R。Salmanpour-A.Saberimanesh-A.Rahmim 机器学习算法，用于帕金森氏病进展的预测任务和特征子集选择任务（运动和非运动症状） 您可以将其引用为： 第一篇论文：MR Salmanpour，M.Shamsaei，A.Saberi，Saeed Setayeshi，Ivan S.Klyuzhin，Vesna Sossi，Arman Rahmim优化的机器学习方法，用于预测帕金森氏病的认知预后。 第二篇论文：MR Salmanpour，M.Shamsaei，A.Saberi，IS Klyuzhin，J.Tang，V.Sossi和A.Rahmim机器学习方法，用于最佳预测帕金森氏病Physica Medica运动结局，已于2020年出版。 该项目由两部分组成，一个是特征子集选择任务，另一个是预测任务。 对于特征子集选择任务（FSSA），使用了6个FSSA并进行比较以选择最有效的特征：1）GA（遗传算法）2）ACO（蚁群优化），3）PSO（粒子群优化），4）SA （模拟退火），5）DE（差分演化）和6）NSGAII（非支