RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與使用_第1頁(yè)
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一、1. 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：sin(2 x)sin(2 y)x y， d2. 實(shí)驗(yàn)過(guò)程：具體程序：用, 3. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析： 圖1）圖2）圖3）圖4 ）圖5）圖6564. RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較 ）圖7 ）圖8比較圖 7 和圖 8，可以發(fā)現(xiàn)徑向基網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近效果更好。BP 網(wǎng)絡(luò)用于函數(shù)逼近時(shí)，權(quán)值的調(diào)節(jié)采用的是負(fù)梯度下降法。這個(gè)調(diào)節(jié)權(quán)值的方法有局限性，即收斂慢和局部極小等。運(yùn)行時(shí)，徑向基網(wǎng)絡(luò)的收斂速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)比較 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快。所以，徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)(RBF)在逼近能力、分類(lèi)能力和學(xué)習(xí)速度等方面均優(yōu)于 BP 網(wǎng)絡(luò)。二、1. 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：2. 實(shí)驗(yàn)過(guò)程： 。 3. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析：圖 7對(duì) 1 0 7 可以看出徑向基網(wǎng)絡(luò)對(duì)iris.txt 數(shù)據(jù)集分類(lèi)的效果是很好的。4. 性能對(duì)比1 將 112345表 1

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