bp神经网络函数拟合程序

此处开始谈论一个学习算法,它能在给定训练集时,为神经网络拟合参数。 和我们讨论的大多数学习算法一样,我们将从拟合神经网络参数的代价函数开始讲起。 重点讲解神经网络在分类问题中的应用。 假设我们有一个与

BP神经网络与多项式拟合曲线.doc

BP神经网络预测中“过拟合”现象控制研究，杨锡鎏，周翠英，针对BP神经网络在预测建模中存在的“过拟合”问题，改进了前人定义的逼近误差表达式，使其物理意义更明确；重新定义了逼近度的表�

GPS获得垂直分量是基于参考椭球的大地高，它与工程中需要的正常高有一差 值，即高程异常。而由于大地水准面的不规则性，使GPS获得的垂直信息使用受到 了限制。进行GPS高程拟合，通过己知点的高程异常值推

针对组合法似大地水准面精化过程中,传统的分区曲面拟合法存在模型代表性误差和及分区间的平滑连接问题,提出整区拟合似大地水准面的BP神经网络方法.利用某区域的重力似大地水准面模型和GPS/水准数据,将BP

采用matlab语言编写的遗传算法优化BP神经网络，并以非线性函数拟合为例评价适用性。

在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统，这些系统状态方程复杂，难以用数学方法准确建模。在这种情况下，可以建立BP神经网络表达这些非线性系统。BP神经网络是一种反向传递并且能够修正误差的多层映射函数

非常好的神经网络教学案例 非线性建模 函数拟合

BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合，更好的学习应用BP网络对非线性函数进行拟合……

关于遗传算法和BP神经网络结合来拟合非线性函数