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摘要:
BP神经网络作为目前应用最广泛的神经网络模型之一.其主要的特点在于非线性函数逼近的能力。提出基于BP神经网络的非线性函数逼近方法,开创性地使用功能强大的统计分析软件SAS编写BP算法,实现非线性函数的逼近,并对训练过程中的权值变化以及训练前后的函数曲线逼近效果进行对比分析。
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的非线性函数逼近及SAS实现
来源期刊 现代计算机:中旬刊 学科 工学
关键词 BP神经网络 人工神经网络 函数逼近 SAS
年,卷(期) 2013,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 7-10
页数 4页 分类号 TP183
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张宇华 广东工业大学计算机学院 9 27 3.0 5.0
2 李君艺 东莞职业技术学院计算机工程系 8 26 2.0 5.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
人工神经网络
函数逼近
SAS
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机:中旬刊
月刊
1007-1423
44-1415/TP
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
46-205
出版文献量(篇)
9067
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3
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0
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