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基于BP神经网络的非线性函数逼近及SAS实现
基于BP神经网络的非线性函数逼近及SAS实现
作者:
张宇华
李君艺
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
BP神经网络
人工神经网络
函数逼近
SAS
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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内容分析
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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
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BP神经网络
人工神经网络
函数逼近
SAS
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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
主办单位:
中大控股
出版周期:
月刊
ISSN:
1007-1423
CN:
44-1415/TP
开本:
出版地:
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
邮发代号:
46-205
创刊时间:
语种:
出版文献量(篇)
9067
总下载数(次)
3
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