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NQueen.rar n皇后问题可以表示成n-元组(x1,…,xn),其中xi是放在第i行的皇后所在的列号。于是，解空间由nn个n-元组组成。显示约束条件为Si={1,2,…….,n},1 i  n。隐式约束条件之一为没有两个xi相同(即任意两个皇后不在同一列上)。将其加入到显式条件中，于是解空间的大小由nn个元组减少到n！个元组。
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TimeSeriesPredictionUsingSupportVectorRegressionNe 为了选择神经网络的最好结构以及增强模型的推广能力，提出一种自适应支持向量回归神经网络(SVR—NN)。SVR—NN 用支持向量回归(SVR)方法获得网络的初始结构和权值，白适应地生成网络隐层结点，然后用基于退火过程的鲁棒学习算法更新网络结点疹教和权主。 SVR—NN有很好的收敛性和鲁棒性，能抑制由于数据异常和参数选择不当所导致的“过拟合，’现象。将SVR—NN 应用到时间序列预测上。结果表明，SVR．NN预测模型能精确地预测混沌时间序列，具有很好的理论和应用价值。
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