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BP与RBF网络在一些非线性曲线拟合上性能的比较.严晓明郑之.【摘要】：对BP与RBF人工神经网络在隐层的传递函数、层数及结点数上的区别进行了比较;对BP与RBF2种神经网络在给定的3个较为复杂的非线性函数上进行Matlab;并分析比较了这2种人工神经网络在...
【摘要】：为寻求北方冬季日光温室最低气温长序列预报方法,以BP、RBF、GRNN神经网络与多元曲线拟合为基础,对日光温室最低气温进行预报。结果表明:神经网络模型具有较好的通用性,在确定网络参数后,对不同棚型进行训练泛化后均可获得较稳定的预报结果;而以多元拟合曲线对不同棚型进行拟合时其...
RBF神经网络与BP神经网络优缺点比较1.RBF的泛化能力在多个方面都优于BP网络,但是在解决具有相同精度要求的问题时,BP网络的结构要比RBF网络简单。2.RBF网络的近精度要明显高于BP网络,它几乎能实现完全近,而且设计起来...
畅29，NoHeilongjiangInstituteTechnologyFeb．，2015基于RBF网络曲线拟合的研究（黑龙江工程学院测绘工程学院，黑龙江哈尔滨150050）：曲线拟合问题是求得自变量与因变量之间的近函数关系表达式，在MATLAB中可通过编写RBF网络实现曲线拟合，但是样本数据和...
本文用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如下式所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按式子得出的y。将x1，x2作为RBF网络的输入数据，y为输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络
帖子.0.最佳答案.0.0.0.3119.因为bp神经网络和rbf神经网络都具有万能近能力，但是在实验的时候，我发现bp神经网络可以很轻松的拟合很好，而RBF神经网络拟合很差劲，这是为什么呢？.两个网络训练前，我都已经进行了归一化.
神经网络在数据拟合中的应用[摘要]相对于回归分析等方法，神经网络在拟合曲线的平滑度、精度等方有优势。本文通过两个实例，介绍了用bp人工神经网络来进行数据拟合处理的方法。表明采用神经网络方法进行数据拟合处理具有实用和精确的特点。
因此神经网络在这里被应用来做回归(拟合)任务，进一步用来预测。神经网络是很强大的拟合工具，虽然数学可解释性差，但拟合效果好，因而得到广泛应用。BP神经网络是最基础的网络结构，输入层，隐层，输出层，三层结构。如下图所示。
3支持向量机（SVM）与BP神经网络分类与回归方法研究应用实验方法对比支持向量机和神经网络在分类与回归拟合方面的性能虽然在形式上相似，但是实际应用中两者有很大的区别，神经网络训练时需要大量的样本，而支持向量机只需要少量的样本...
机器学习算法推导&手写实现06——RBF网络.本周我们继续来推导和实现神经网络的其他模型。.RBF（RadialBasisFunction,径向基函数）网络一般来说，是一种单隐层前馈神经网络，它使用径向基函数作为隐含层神经元激活函数，而输出层则是对隐含层神经元输出的...
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【摘要】：为寻求北方冬季日光温室最低气温长序列预报方法,以BP、RBF、GRNN神经网络与多元曲线拟合为基础,对日光温室最低气温进行预报。结果表明:神经网络模型具有较好的通用性,在确定网络参数后,对不同棚型进行训练泛化后均可获得较稳定的预报结果;而以多元拟合曲线对不同棚型进行拟合时其...
RBF神经网络与BP神经网络优缺点比较1.RBF的泛化能力在多个方面都优于BP网络,但是在解决具有相同精度要求的问题时,BP网络的结构要比RBF网络简单。2.RBF网络的近精度要明显高于BP网络,它几乎能实现完全近,而且设计起来...
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神经网络在数据拟合中的应用[摘要]相对于回归分析等方法，神经网络在拟合曲线的平滑度、精度等方有优势。本文通过两个实例，介绍了用bp人工神经网络来进行数据拟合处理的方法。表明采用神经网络方法进行数据拟合处理具有实用和精确的特点。
因此神经网络在这里被应用来做回归(拟合)任务，进一步用来预测。神经网络是很强大的拟合工具，虽然数学可解释性差，但拟合效果好，因而得到广泛应用。BP神经网络是最基础的网络结构，输入层，隐层，输出层，三层结构。如下图所示。
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