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应用2:BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 评分

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Pi:初始化输入层条件。 Ai:初始化输出层条件。 net:训练好的网络 tr:训练过程记录。 般在使用过程中设置前面3个参数,后面2个参数采用系统默认参数。 3、sim:BP神经网络顶测函数 函数功能:用训练好的BP神经网终预测函数输出。 数形式:y=sim(net,x) net:训练好的网络 x:输入数据 y:网络须测数据。 3.2程序代码 清空环境变量 练数据预测数据提取及归一化 寻入输入输出数据 从到间随机排序 随机选择组训练数据和组预测数据 训练数据归一化 刈络训练 初始化网络结构 网络参数配置(迭代次数、学习率、日标) 网络训练 网络预测 预测数据归一化 神经网络预测输出 输出结果反归化 结果分析 网络预测结果图形 预测输出期望输出 网络预测输出 函数输出 样本 网络预测误差图形 网络预测误差 误差 样本 神经网络预测误差百分比 结果分析 小 Eural Network Training (nntraintoo1)回回 euL etw工 Input Catgut Algori thms Marquardt (trainlm) Perf Data divisi on T1 daE aL 100 0:00:03 Performance 3.9e- 4.0e-5 0.00100 1.De+1 Validation Checks Plots Training State (plottrainstate) R 111 Performance goal met Stop Training 图 神经网络结构 [ 图 神经网络预测 BF网络顶洲误差 图 神经网络预测误差 神经冈络预测三百分比 米+++++来+***++**大+*+十*其+**+十半中+中 ****十米 神经网络预测误差 e1上um 11.5912

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BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合

BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合 ,bp神经网络的非线性系统建模

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BP神经网络的非线性系统建模_非线性函数拟合的MATLAB代码

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BP神经网络的非线性系统建模

本代码主要是针对BP神经网络的非线性系统建模,主要拟合非线性函数

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BP神经网络逼近二次非线性函数MATLAB源程序

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。

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基于UIP协议栈,实现MODBUS联网,可参考本文档资料,有MODBUS协议介绍

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html+css+js制作的一个动态的新年贺卡

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分布式服务框架原理与实践(高清完整版)

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Camtasia 9安装及破解方法绝对有效

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