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基于Matlab实现函数逼近 总被引:2,自引:0,他引:2
为满足工程应用中对数据处理的需要,讨论基于Matlab实现函数逼近的三种方法:插值、拟合和神经网络逼近.在介绍基本原理的基础上,利用Matlab的插值和拟合函数,结合实例对分段线性插值、Hermite、三次样条插值及最小二乘曲线拟合法的Matlab实现方法进行研究.设计非线性函数逼近的BP神经网络,通过网络训练、仿真达到了预期的效果.所有结果表明,采用不同的逼近方法,利用Matlab编程可以简单、有效地实现函数逼近. 相似文献
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BP神经网络强大的非线性函数逼近、自适应学习和并行信息处理能力使得BP神经网络在信号去噪滤波中得到应用,但是随着BP网络输入向量维数的增加,其自身隐含层层数也会相应增加,从而降低了网络的自适应能力以及延长了学习时间。本文采用基于傅里叶变换的BP神经网络,利用傅里叶变换对信息进行预处理,并利用BP网络强大的函数逼近能力,对信息进行拟合,再通过傅里叶逆变换还原含噪的信息。最后通过MATLAB软件分别对傅里叶变换、BP神经网络、基于傅里叶变换的BP神经网络滤波效果进行仿真比较。 相似文献
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BP神经网络强大的非线性函数逼近、自适应学习和并行信息处理能力使得BP神经网络在信号去噪滤波中得到应用,但是随着BP网络输入向量维数的增加,其自身隐含层层数也会相应增加,从而降低了网络的自适应能力以及延长了学习时间。本文采用基于傅里叶变换的BP神经网络,利用傅里叶变换对信息进行预处理,并利用BP网络强大的函数逼近能力,对信息进行拟合,再通过傅里叶逆变换还原含噪的信息。最后通过MATLAB软件分别对傅里叶变换、BP神经网络、基于傅里叶变换的BP神经网络滤波效果进行仿真比较。 相似文献
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基于BP神经网络的一种传感器温度补偿方法 总被引:1,自引:0,他引:1
简单介绍了硅压阻式传感器温度误差产生的原因及其特点,提出了一种利用BP神经网络对其温度误差及非线性误差进行补偿的方法.根据传感器温度误差的特点设计了一个多层的BP神经网络,其中传感器测试电路中四臂电桥的桥路电压和未经补偿的传感器的输出作为神经网络的两个输入.利用Matlab对该网络进行训练,得到了网络的权值和阚值.经过... 相似文献
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设计了一种学习速率自适应的可编程片上学习BP神经网络电路系统.整个系统由前向网络、误差反传网络两部分组成.提出了一种新型的可编程S型函数及其导数的发生器电路.它不仅产生S型函数,完成非线性I-V转换;还利用前向差分法,产生S型函数的导数.这两种函数不仅与理想函数的拟合程度很好,而且易实现对阈值和增益因子的编程.为提高BP神经网络片上学习的收敛速度,还提出了学习速率自适应电路.本文采用标准1.2μm CMOS工艺的模型参数,对整个系统进行了sin(x)函数拟合等模拟实验,验证了该片上学习BP神经网络的优越性能. 相似文献
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一种用于RBF神经网络参数优化的亲属优先遗传算法 总被引:3,自引:2,他引:1
针对硬件实现RBF神经网络提出了一种亲属优先遗传算法,并用于RBF神经网络对中心值参数c进行优化学习.通过Matlab仿真对非线性函数y=sinc(x)进行逼近,并与BP算法、K-means聚类算法以及标准遗传算法进行比较,实验结果证实了所提出的算法的有效性和适用性,既避免了RBF神经网络的学习陷入局部极小,同时也提高了学习效率,为硬件实现RBF神经网络的片上学习提供了基础. 相似文献
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为对传感器进行非线性校正以进一步提高其测量精度,提出了基于神经网络的校正办法。理论分析了传感器非线性误差的复杂性,并以位移传感器标定为例,详细介绍了传感器非线性校正的过程和方法。采用了最小二乘拟合、BP神经网络以及RBF网络三种方法进行校正,设计并实现了RBF网络的校正模型。实验结果证明,RBF网络的校正方法比BP网络校正方法精度提高了约44%,其补偿效果更优,且其在传感器种类变化或环境影响较大的情况下比最小二乘拟合更具非线性补偿优势。 相似文献
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BP算法的改进在Matlab的实现研究 总被引:6,自引:0,他引:6
利用Matlab中的神经网络工具箱提供的丰富网络学习和训练函数,对BP网络和BP算法的优化方素进行仿真.得到较优的BP算法。 相似文献
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BP网络的Matlab实现及应用研究 总被引:17,自引:2,他引:15
人工神经网络以其具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点,已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。他的基于误差反向传播算法的多层前馈网络,即BP网络在非线性建模、函数逼近和模式识别中有广泛的应用,介绍了BP网络的基本原理,分析了Matlab人工神经网络工具箱中有关BP网络的工具函数,并给出了部分重要工具函数的实际应用。 相似文献
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系统辨识在工业方面应用广泛,用神经网络进行系统辨识适用于线性系统和非线性系统。对系统辨识及神经网络均作了较为详细的介绍,并以BP网络为例介绍了网络的初始化、训练和仿真函数,给出了网络结构的设计和辨识结果的输出。 相似文献
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仿真实验是"人工神经网络"课程教学中的有效手段,它有助于学生加深对相关概念的理解和对所学知识的深化.但是仅利用Matlab进行仿真实验不够直观.本文提出一种Matlab和VC 相结合的仿真实验开发方法,并结合"基于BP神经网络的图像识别"实验介绍了实验开发步骤.实践证明这种方法开发出的实验具有更加友好的界面,有利于学生对神经网络工程应用的理解. 相似文献