利用BP神经网络实现函数逼近  

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

作　　者：吴正茂[1] 罗健 

机构地区：[1]武汉大学电气工程学院,湖北武汉430072 [2]湖南益阳发电有限责任公司,湖南益阳413000

出　　处：《长江工程职业技术学院学报》2005年第2期50-52,共3页Journal of Changjiang Institute of Technology

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。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.

关 键 词：BP神经网络 函数逼近 MATLAB工具 仿真 

分 类 号：TP389.1[自动化与计算机技术—计算机系统结构] O174.41[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]