matlab神经网络学习总结.doc

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1 通过神经网络滤波和信号处理,传统的sigmoid函数具有全局逼近能力,而径向基rbf函数则具有更好的局部逼近能力,采用完全正交的rbf径向基函数作为激励函数,具有更大的优越性,这就是小波神经网络,对细节逼近能力更强。 BP网络的特点 ①网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,而数学理论已证明它具有实现任何复杂非线性映射的功能。这使得它特别适合于求解内部机制复杂的问题。我们无需建立模型,或了解其内部过程,只需输入,获得输出。只要BPNN结构优秀,一般20个输入函数以下的问题都能在50000次的学习以内收敛到最低误差附近。而且理论上,一个三层的神经网络,能够以任意精度逼近给定的函数,这是

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