神经网络拟合二元函数曲面

过拟合、欠拟合 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 训练误差与泛化误差 训练误差(training error)和泛化误差(generalization error)。通俗来讲,前者指模型在训练数

(采用BP神经网络完成非线性函数的逼近)神经网络

∏函数（中间型隶属函数） tt这种隶属函数可用于表示像中年、适中、平均等趋于中间的模糊现象。

一个用MATLAB实现的BP神经网络拟合正弦曲线的例子，直接复制到MATLAB即可

人工神经网络的发展已有近六十年的历史，当前神经网络研究在理论、应用方面都取得了令人瞩目的进展。前向多层神经网络被证明具有较强的功能，误差反传训练(E达CkPro环堪ation，BP)算法是这种网络的典

神经网络在函数逼近和拟合方面具有较高的准确性和灵活性，但也存在过拟合和训练难度较大的问题。其中trainlm算法和RBF神经网络是常用的逼近方法，而approximateRBF神经网络通过近似函数减少

f=100*(x.^2-y).^2+(1-x).^2,遗传算法函数优化，二元一次函数参考，经运行，可实现，里面hanshuga2.m是遗传算法优化代码，tuxing2是函数图像代码

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