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基于BP神经网络的函数逼近方法及其MATLAB实现
基于BP神经网络的函数逼近方法及其MATLAB实现
BP神经网络
matlab
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基于BP神经网络的函数逼近方法及其MATLAB实现 讲解与实例
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基于人工神经网络的理论 ,用 BP神经网络逼近一组给定的数值 ,并在 MATLAB 的环境下得出 实验结果。分析了 BP网络的隐层神经元个数 ,传递函数及训练函数对网络性能的影响 ,最后用多项式 拟合的方法对这组数据进行处理 ,提供了基于多项式拟合函数逼近的实验数据 ,并对两种方法的实验结 果进行了分析。
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有神经网络的源代码，可以实现函数逼近和MATLAB实现
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利用BP算法逼近函数f=-1.*x.*(x.^2-3.2.*x+2.89).*(x-3)/2;的matlab代码。
BP神经网络函数逼近matlab源码
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本例是一个简单的利用BP神经网络进行函数逼近的Matlab源码 隐含层神经元数目为100 输出层神经元数目为2 设定转移函数：tansig（反正切），与默认的函数（sigmoidal）效果一样好 在输出层选择一个线性函数，所以选择（purelin） 训练方法为（Levenburg-Marquardt）,为梯度下降和牛顿法的结合
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使用软件为MATLAB2016a，有关用三层BP网络去逼近一个正弦函数的小程序，去不同的隐层节点数进行实验对比，内含实验结果，
BP神经网络逼近二次非线性函数MATLAB源程序
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非常宝贵的BP神经网络算法资源，与其他设计不同，本课程设计没有利用神经网络工具箱。清晰的说明了BP算法结构。注释清晰易懂。不可多得的材料。
BP神经网络函数逼近
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BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递, 误差反向传播。在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理, 直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出, 则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使B P神经网络预测输出不断逼近期望输出。
BP(神经网络在函数逼近中的应用).m
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BP神经网络有很强的映射能力，主要用于模式识别分类、函数逼近、函数压缩等 代码实现的内容：要求设计一个BP网络，逼近以下函数g(x)=1+sin(k*pi/4*x),实现对该非线性函数的逼近。得出信号的频率与隐层节点之间及隐层节点与函数逼近能力之间的关系。
Matlab自编程实现BP神经网络逼近函数
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该程序用BP神经网络逼近cos(x)+sin(x)函数，用matlab实现，没有采用库函数。可以清楚看到函数逼近过程，图形会展示出来。
神经网络论文中的函数逼近matlab源码
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函数逼近（Function Approximation ）是函数论中的一个重要组成部分,其在数值计算中的作用是十分重要的。运用神经网络进行函数逼近,为函数逼近的发展提供了一条新的思路。 用神经网络作函数的逼近有许多优点: 首先,它提供了一个标准的逼近结构及逼近工具,这个工具可以随着隐层个数改变来达到任意精度; 其次,有标准的学习算法用以确定逼近函数的参数,并且这一过程是拟人的,即很好地模拟了
BP神经网络算法逼近一个正弦函数
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这是我们智能控制考试的题目************************************************************************************************************************************************************************************
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数据共有2000个样本，每个样本工25个因子，第一个因子表示样本的种类，分为1-4类，只后的24个因子是这个样本的特征。 matlab程序
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神经网络拟合二次曲面，涉及到神经网络结构定义、前向传播、后向传播等，代码实现完整，一键运行，供大家学习使用，有问题可以联系博主。
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用模糊神经网络逼近二元数学函数--f(x1,x2)=sin(x1)*sin(x2),MATLAB源程序及说明文档.以前做过的作业，献给有需要的朋友。
利用BP神经网络逼近非线性函数(不使用网络工具箱)
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BP神经网络目前的应用非常广泛，现在将其应用于函数逼近的一篇相关论文上传，希望对有需要的同学有所帮助
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