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基于BP神经网络的非线性函数逼近仿真研究
引用本文:岑红蕾,鲁敏,聂晶.基于BP神经网络的非线性函数逼近仿真研究[J].农业网络信息,2015(1):52-55.
作者姓名:岑红蕾  鲁敏  聂晶
作者单位:石河子大学机械电气工程学院,新疆 石河子,832003
基金项目:国家自然基金项目“棉花质量流量光学测量模型和试验研究”(编号61164002);石河子大学优秀青年项目“基于神经网络的气固两相流量软测量模型的研究”(编号2012ZRKXYQ-YD04)。
摘    要:神经网络的建模方法的主要特点是模型易于实现(辨识模型即为神经网络本身)和对非线性映射的逼近性能良好,为非线性系统黑箱辨识问题提供了一种十分有效的工具。本文在研究BP神经网络MATLAB实现的基础上,提出了一个用于非线性函数逼近的3层BP网络。训练结果表明:预测值与期望值具有较好的一致性,说明BP网络具有良好的预测能力。

关 键 词:神经网络  BP网络  非线性函数逼近

Study on the Simulation of Nonlinear Function Approximation Based on BP Network
CEN Honglei,LU Min,NIE Jing.Study on the Simulation of Nonlinear Function Approximation Based on BP Network[J].Agriculture Network Information,2015(1):52-55.
Authors:CEN Honglei  LU Min  NIE Jing
Institution:CEN Honglei;LU Min;NIE Jing;College of Mechanical and Electrical Engineering, Shihezi University;
Abstract:
Keywords:neural network  BP network  nonlinear function approximation
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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