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BP神经网络实现函数逼近python实现.pdf
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BP神经网络实现函数逼近python实现.pdf
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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神经网络实现函数逼近论文
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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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用BP神经网络逼近非线性函数,比如正弦,余弦函数。。。
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用BP算法实现函数 逼近。
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用BP算法实现函数 逼近。 说明:1)网络结构为三层(输入层、1个隐层和输出层) 2)获取两组数据,一组作为训练集,一组作为测试集 3)用训练集训练网络 4)用测试集检验训练结果
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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
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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。
神经网络实例(BP函数逼近)
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神经网络实例(BP函数逼近) 易懂的原程序,附结果 适于初学者
BP实现异或与函数逼近
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使用matlab软件,用BP网络实现一个非线性函数的逼近,和异或功能。
BP小波神经网络,函数逼近
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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
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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
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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。
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BP神经网络函数逼近的源程序!贡献出来
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