【摘 要】
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本文介绍了2种应用颇为广泛的神经网络模型,BP及RBF神经网络的基本理论,并从数学角度阐述了2种算法的学习过程,其后简要地阐述了MATLAB神经网络工具箱设计BP和RBF网络的主要
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本文介绍了2种应用颇为广泛的神经网络模型,BP及RBF神经网络的基本理论,并从数学角度阐述了2种算法的学习过程,其后简要地阐述了MATLAB神经网络工具箱设计BP和RBF网络的主要函数。为了比较2种网络的性能差异,最后在MATLAB环境下设计了具体的网络来对指定的非线性函数进行函数逼近。仿真结果表明,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,因此在实际应用中可以此来指导神经网络的设计。
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