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针对常规数学方法拟合傅里叶核函数精度较低的问题,提出了一种基于BP学习算法的傅里叶核函数神经网络拟合模型。通过试探法确定BP神经网络隐含层神经元个数,BP学习算法训练神经网络找出各层神经元连接权值,从而最终构建神经网络拟合模型。仿真实验表明,构建的神经网络模型预测精度较高,具有较高的应用性。
基于BP神经网络的傅里叶核函数拟合研究
【摘 要】
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针对常规数学方法拟合傅里叶核函数精度较低的问题,提出了一种基于BP学习算法的傅里叶核函数神经网络拟合模型。通过试探法确定BP神经网络隐含层神经元个数,BP学习算法训练神
【机 构】
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铜陵职业技术学院,国网铜陵供电公司
【出 处】
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铜陵职业技术学院学报
【发表日期】
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2018年1期
【基金项目】
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铜陵职业技术学院2016年院级自然一般项目“神经网络智能学习算法的研究”(KZ2016B001);铜陵职业技术学院2016年院级教研一般项目“电工实训与技能考核标准对撞研究”(JY2016B005)
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