搜索资源列表
conjugate-gradient
- 两个程序，基于共轭梯度的BP算法，和标准的BP算法，两个都是实现函数逼近-Two procedures, based on the conjugate gradient BP algorithms, and standard BP algorithm, are both function approximation
BP
- BP神经网络是一个前向网络，它利用误差反向传播算法对网络进行训练，结构简单，可塑性强。本例选择3层BP神经网络（隐层为1层）来逼近函数，单输入单输出，隐层包含7个神经元，预设精度为0.1，学习率设为0.1，循环次数为5000次，达到循环次数，或结果达到预设精度要求，结束计算。激活函数选择双曲函数，采用梯度下降法，通过神经元的输入和误差，以及权值的学习速率来计算权值的变化率。将输入提供给网络后，神经元的激活值从输入层经各中间层向输出层传播，输出层的神经元获得网络的输入相应。接下来，按照减少目标输出
BPDLX
- BP神经网络算法，非线性函数逼近，BP算法，函数逼近-BP neural network algorithm, nonlinear function approximation, BP algorithm, function approximation
Bp-for-dual-input-and-single-output
- 利用bp算法实现双输入单输出函数的逼近，仿真时间比较长-Bp algorithm to achieve approximation to dual-input and single-output function
BP
- bp神经网络逼近非线性函数，利用matlab-bp neural network approximation of nonlinear function using matlab
bianshi
- 用BP网络逼近某曲线函数，在神经网络中邮广泛的应用 是系统辨识的基础。 通过反馈来不断的调整系数，限制了最大循环次数 防止进入死循环，当然如果想要得到更精确的系数可以增大循环次数。 -Using BP network function approximation to a curve, mail is widely used in neural network is the basis of system identification. Through feedback t
BP
- 一层BP神经网络逼近函数，用MATLAB编写，不是神经网络工具箱。-Layer BP neural network approximation function, prepared using MATLAB neural network toolbox.
BPbijin
- 自己写的BP网络逼近非线性函数的matlab的m文件，没有调用matlab现成的函数-Write your own BP neural network nonlinear function approximation matlab m-file, there is no ready-made call matlab function
BPfit
- matlab源程序 关于BP神经网络进行函数逼近的实例，供参考-matlab source on BP neural network function approximation instance, for reference
bp
- 利用BP神经网络来逼近hermit函数的源程序，适用于初学bp的研究者-applied to new learner of bp ,hermit
BP
- 使用C语言模拟实现bp神经网络逼近正弦函数-Using C language to achieve BP network approximation analog sine function
bpsinx
- 采用bp神经网络对函数y=sin（x）进行训练，然后用测试集对训练的函数进行测试，也就是函数逼近sin（x)的曲线-Bp neural network using the function y = sin (x) for training, and then use the test set to test the training function, that is, function approximation sin (x) curve
BP
- BP神经网络 搭建神经网络来逼近非线性函数-BP neural network to build a neural network to approximate nonlinear functions
b
- BP算法函数逼近问题程序，是一段MATLAB程序代码，仅供参考-BP function approximation algorithm for the problem program, is a piece of MATLAB code, for reference
Matlab_2013a_CacheFiles
- 热电偶分度表数据处理-----BP神经网络处理----函数逼近-Thermocouple indexing table data processing----- BP neural network processing---- function approximation
ex2_19
- 利用两层BP神经网络完成函数逼近。隐含层的激活函数取S型传输函数，输出层的激活函数取线性传输函数-Two layer BP neural network using function approximation. The S transfer function of the hidden layer activation function, the output layer activation function of linear transfer function
MLPNN
- bp神经网络，在线训练，函数逼近,可以研究学习率，神经元个数，采样频率对网络精度的影响-BP neural network, online training, function approximation
net-work
- 基于BP和RBF的函数逼近编程及仿真，含仿真结果和分析比较-Approximation programming and simulation-based BP and RBF functions, including analysis of the simulation results and compare
rbf
- rbf网络非线性的研究，RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接（即不需要通过权连接）映射到隐空间。基于神经网络的非线性回归系统,就是应用神经网络能逼近任意非线性函数这一特性而设计的。用于非线性函数逼近的前向神经网络主要有两种:BP 网络和RBF 网络。基于BP 网络的非线性函数逼近虽然在理论上是可行的,-Research rbf network nonlinear
BP_ANN-matlab
- BP神经网络，用于函数逼近。程序中先用一定间隔的函数数值对神经网络进行训练，待算法大致收敛后，然后用测试数据进行测试。并输出函数逼近的误差-BP feed-forward backpropagation network，which is used to approximate function.