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利用BP神经网络实现函数逼近

Realization of Function Approximation by Using BP Feed-Forward Neural Network

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【作者】 吴正茂罗健

【Author】 WU Zheng-mao, LUO Jian ( Electrical Engineering Institute of Wuhan University, Wuhan Hubei 430072 China; Yiyang Electricity Generation Co.Ltd. of Hunan Province, Yiyang Hunan 413000 China)

【机构】 武汉大学电气工程学院湖南益阳发电有限责任公司 湖北 武汉 430072湖南 益阳 413000

【摘要】 人工神经网络是一种非线性的动态数学模型,具有很强的函数逼近功能。本文先介绍BP网络结构,然后介绍MATLAB神经网络工具箱中关于神经网络系统设计的函数,并在此基础上设计一个BP网络来验证神经网络的函数逼近能力。

【Abstract】 Artificaial Neural Network are a nonlinear dynamic mathematic model and have a strong ability to approximate function. Here, the structure of BP Feed-Forward Neural Networks and MATLAB toolbox based functions design of Neural Network system are introduced, based on which, a BP Network is designed to verify the ability of function approximation.

  • 【文献出处】 长江工程职业技术学院学报 ,Journal of Changjiang Vocational University , 编辑部邮箱 ,2005年02期
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】8
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