(采用BP神经网络完成非线性函数的逼近)神经网络

控制系统仿真与模型处理设计报告（采用BP神经网络完成非线性函数的逼近）1、题目要求：（1）确定一种神经网络、网络结构参数和学习算法。（2）选择适当的训练样本和检验样本，给出选取方法。（3）训练网络使学

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一、实验要求1、逼近的非线性函数选取为y=sin(x1)+cos(x2)，其中有两个自变量即x1,x2,一个因变量即y。2、逼近误差<5%，即：应用测试数据对网络进行测试时

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一、实验要求1、逼近的非 性函数 取 y=sin(x 1)+cos(x 2) ，其中有两个自 量即 x1,x 2, 一个因 量即 y。2、逼近 差 <5%，即： 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一、实验要求1、逼近的非线性函数选取为y=sin(x1)+cos(x2)，其中有两个自变量即x1,x2,一个因变量即y。2、逼近误差<5%，即：应用测试数据对网络进行测试时

BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合

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BP神经网络基本原理与应用

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BP神经网络基本原理简介

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BP神经网络课程设计

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