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(采用BP神经网络完成非线性函数的逼近)神经网络
(采用BP神经网络完成非线性函数的逼近)神经网络
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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(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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神经网络实例(BP函数逼近)
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4星 · 用户满意度95%
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
应用BP神经网络逼近非线性函数
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基于MATLAB的BP神经网络来逼近双变量非线性函数,最后的逼近误差小于0.05
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。
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。
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神经网络逼近非线性函数.docx
浏览:29
用BP神经网络逼近非线性函数 ,智能控制大作业报告。
BP神经网络逼近二次非线性函数MATLAB源程序
浏览:96
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。
BP神经网络算法逼近一个正弦函数
浏览:58
5星 · 资源好评率100%
这是我们智能控制考试的题目************************************************************************************************************************************************************************************
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
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
应用BP神经网络逼近非线性函数.zip
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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。
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神经网络的非线性函数逼近仿真研究.pdf
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基于BP神经网络的非线性函数逼近仿真研究.pdf
BP神经网络进行非线性函数拟合
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BP神经网络进行非线性函数拟合,大家可以直接拿去用的
基于BP神经网络的函数逼近的MATLAB实现-基于BP神经网络的函数逼近的MATLAB实现.rar
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基于BP神经网络的函数逼近的MATLAB实现-基于BP神经网络的函数逼近的MATLAB实现.rar 基于BP神经网络的函数逼近的MATLAB实现
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。
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。
改进型的BP神经网络拟合函数y=sin(x)
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BP神经网络的理论介绍,公式推演,以及通过拟合函数实例进行仿真模拟
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神经网络函数逼近matlab源码
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5星 · 资源好评率100%
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
小脑神经网络进行正弦函数逼近的程序
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这个程序是用小脑神经网络进行正弦函数的函数逼近的matlab程序,本程序没有用matlab自带的工具箱函数,而是自己编写的哦`~希望对学习这方面知识的有所帮助。。。
模糊神经网络逼近二维非线性函数_模糊逼近matlab_模糊神经网络逼近二维非线性函数_
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用BP网络完成函数的逼近源程序.zip_BP网络逼近_BP逼近_Bp函数逼近_bp 函数逼近_函数逼近
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用BP网络完成函数的逼近源程序
模糊神经网络逼近二维非线性函数.zip_ANFIS_函数逼近_模糊逼近_神经网络模糊_神经网络逼近
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采用模糊神经网络逼近二维非线性函数的matlab实例,matlab2008以上可以运行
BP神经网络函数逼近.zip
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Pytorch 项目实战
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wuke990
2014-08-21
很好,自己编的程序,更方便理解,初学者的福音~~~
karl__wei
2012-04-11
分别采用单样本、批处理、动量增加法拟合 不错 自己的matlab程序
chylchylchyl
2014-02-16
直接用matlab写的程序,没有用到已经存在的相关函数,挺好
shiningxiaonan
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