【摘 要】
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给定一组数据(例如一些点及相应点处的函数值),找到未知函数的表达公式——函数逼近问题是数学与工程应用中的一个基本问题。传统的数值方法多采用多项式插值法(例如拉格朗日
【机 构】
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云南财经大学,云南大学,云南财经大学
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给定一组数据(例如一些点及相应点处的函数值),找到未知函数的表达公式——函数逼近问题是数学与工程应用中的一个基本问题。传统的数值方法多采用多项式插值法(例如拉格朗日插值法、牛顿插值法、三次样条法等),本文通过构造前馈神经网络函数得到未知函数的表达式,讨论其处理函数逼近问题的优缺点。具体说来,先介绍训练多元函数的前馈神经网络的详细计算过程,然后分析隐含层节点数目对该网络的精度影响问题。最后通过数值计算结果证实前馈神经网络可用来逼近一元函数、二元函数、三元函数,能够达到较高的计算精度。本文的讨论适用于其他类人
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