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应用BP神经网络逼近非线性函数
应用BP神经网络逼近非线性函数
BP神经网络
非线性函数
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2013-02-20
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多个自变量输入的非线性函数、逼近误差<5%
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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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利用BP神经网络逼近非线性函数(不使用网络工具箱),可自行修改节点数,学习率等参数。
用bp神经网络逼近非线性函数(不使用matlab工具箱)及其实验报告
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BP算法是由学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法,人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。
BP神经网络逼近二次非线性函数MATLAB源程序
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5星 · 资源好评率100%
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。
基于BP神经网络的函数逼近 实验报告
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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神经网络逼近非线性函数
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5星 · 资源好评率100%
有关于人工神经网络的介绍和用Matlab实现BP神经网络逼近非线性函数的代码
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神经网络逼近函数
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通过BP网络实现对一个函数的神经网络的逼近,这种逼近可以达到任一精度
应用BP神经网络逼近非线性函数.zip
浏览:193
应用BP神经网络逼近非线性函数,包含报告和matlab代码。选取两个自变量输入,一个因变量输出的非线性函数,取值范围为[-1,1],作为逼近的函数,分析了运行20次程序的平均结果的误差。
(采用BP神经网络完成非线性函数的逼近)神经网络
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5星 · 资源好评率100%
(采用BP神经网络完成非线性函数的逼近)神经网络
BP神经网络实现函数拟合
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利用BP神经网络实现f(x)=sin(x)+cos(x)的拟合逼近
BP神经网络逼近非线性函数.doc
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3星 · 编辑精心推荐
用BP神经网络逼近非线性函数,比如正弦,余弦函数。。。
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。
BP神经网络逼近非线性函数.docx
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用BP神经网络逼近非线性函数 ,智能控制大作业报告。
BP函数逼近
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用BP网络逼近函数,得到BP网络的函数逼近曲线,及性能曲线
BP小波神经网络,函数逼近
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5星 · 资源好评率100%
不用MATLAB神经网络工具箱,主要针对神经网络的函数逼近,有很好的收敛性
BP神经网络逼近
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BP神经网络逼近BP神经网络逼近BP神经网络逼近BP神经网络逼近BP神经网络逼近BP神经网络逼近BP神经网络逼近BP神经网络逼近BP神经网络逼近BP神经网络逼近
BP神经网络算法逼近一个正弦函数
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5星 · 资源好评率100%
这是我们智能控制考试的题目************************************************************************************************************************************************************************************
控制或优化问题中Matlab非线性函数逼近
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matlab神经网络逼近函数不确定性,simulink中实现,可用于实现非线性控制中的未知函数逼近问题。
神经网络BP算法逼近指定函数
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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。
基于BP神经网络的函数逼近实验及MATLAB实现.pdf
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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。
基于BP神经网络的函数逼近(不使用任何工具函数)
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基于BP神经网络的函数逼近(不使用任何工具函数)
神经网络在函数逼近中的应用 (2009年)
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基于神经网络,通过采集样本数据研究了函数逼近问题,并就神经网络性能指标在该函数逼近过程中的影响进行了分析。研究结果表明,在大量合理的输入输出数据存在时,神经网络可以对未知函数进行无限的逼近。
Matlab 模糊神经网络非线性逼近逼近
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利用Matlab神经模糊推理系统y=0.5*sin(pi*x)+0.3*sin(3*pi*x)+0.1*sin(5*pi*x)非线性函数进行逼近
BP神经网络函数逼近.zip
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Pytorch 项目实战
切比雪夫神经网络的应用函数逼近
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5星 · 资源好评率100%
一个源程序,是关于切比雪夫神经网络的 函数逼近的源程序,希望对大家有帮助
hanshubijin.rar_matlab 函数逼近_神经网络 逼近_神经网络逼近_逼近
浏览:182
用bp神经网络的进行函数逼近,达到逼近的效果
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xiaoxiao3352
2016-12-29
换了几次,下载不了
wf063500
2014-01-15
非常详细的程序,测试可运行
joyce-tang
2015-03-28
很好的程序,对于理解经典BP神经网络很有帮助,有一点小错误而且实际上没能实现5%的逼近误差,不过改改还是很好用的。
屿十_
2020-12-22
不错,可以帮助了解过程
reallm
2019-01-21
不错,感谢感谢
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pencilbox123
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