基于BP神经网络的函数拟合算法研究[摘要Artificial Neural Network，ANN)是智能领域的研究热点，目前已经成功地应用到信号处理、模式识别、机器控制、专家系统等领域中。在神经网络技术中，BP神经网络因具有结构、学习算法简单等特点，近年来得到广泛的关注，相关技术已经在预测、分类等领域中实现产业化。本文针对经典的函数拟合问题，以BP神经网络为工具，力求分析BP神经网络隐含层神经元
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2023-08-24 20:32:15
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用神经网络时间序列做预测，预测结果整体还好基本误差都非常小，但是偶尔的几个预测值的误差大的也离谱0.00002和0.30相差1.5W倍，这肯定是不行的，太不稳定。看看是不是忘记对数据进行归一化？没归一化的话，会导致数量级大的输入的权值占主导地位，弱化其他输入向量维的作用。如果不是归一化的原因，看看是不是网络结构有问题，例如改变隐层节点数、改变输入向量结构，或者干脆换种神经网络。bp神经网络遇到新的
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2023-07-05 20:41:09
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深度学习中模型训练效果不好的原因1. 是否选择合适的损失函数2. 是否选择了合适的Mini-batch size3. 是否选择了合适的激活函数4. 是否选择了合适的学习率5. 优化算法是否使用了动量（Momentum）6. 其他原因 当我们用自定义的模型去训练某个数据集时， 经常会出现效果不佳的情况：精度太低、损失降不下去、泛性太差等情况。可能的原因有：数据集样本太少，多样性不够；网络模型是否添
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2023-07-05 20:41:25
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梯度消失问题主要是由以下几个原因造成的：（1） BP算法；（2）激活函数梯度小；（3）神经网络层数多 BP算法是神经网络中应用最成功的的计算方法，前向计算数值，向后传播误差；在传播误差的时候会更新BP中的参数，更新是通过梯度进行传播的，如果在求解梯度的过程中，梯度值一直很小就会造成整个误差传播变小，一般损失函数的梯度都不小，但是激活函数的梯度会比较小（一般0
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2024-01-24 15:19:48
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BP（back propagation）即反向传播，是一种按照误差反向传播来训练神经网络的一种方法，BP神经网络应用极为广泛。BP 神经网络主要可以解决以下两种问题： 1.分类问题：用给定的输入向量和标签训练网络，实现网络对输入向量的合理分类。 2.函数逼近问题：用给定的输入向量和输出向量训练网络，实现对函数的逼近。本文主要介绍 BP 算法实现函数逼近问题。一.函数基本逻辑介绍a.基本输入输出：
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2023-08-30 19:02:23
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[实验目的] 本实验要求掌握前向型神经网络的基本工作原理及利用反向传播确定权系数的方法，并能设计相应的BP神经网络，实现对非线性函数的逼近与拟合，并分析影响函数拟合效果的相关因素。[实验要求]在规定期限独立完成实验内容编程语言用C语言或MATLAB实现[实验内容] &nb
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2023-08-17 22:28:54
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基于MATLAB的BP神经网络实现非线性函数拟合设计一、实验要求：重点是掌握BP神经网络的学习算法原理，掌握matlab工具箱设计BP神经网络拟合非线性模型的方法（m文件）；掌握在图形用户界面下设计BP神经网络拟合非线性模型的方法。设计前馈型网络，在区间[-4,4]上逼近函数。参考参数设置：1.1 输入变量和目标输出：indata=-4:0.1:4;
targetdata=0.35*(1-inda
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2023-07-06 20:26:58
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摘要：BP神经网络拟合目标函数，并添加高斯随机噪声，通过使用feedforwardnet函数构建BP神经网络进行函数拟合。通过调试设定的参数及所使用的训练函数，得出结论：BP神经网络可以较好地解决黑盒问题。且随着设定参数的提升及采用的训练函数的改变，会对BP神经网络的拟合效果造成较大的影响，因此要想得到较好的拟合效果，需要设定合适的训练参数及采用对应情况下的训练函数。1.1
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2023-07-06 20:27:28
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利用BP神经网络进行函数拟合摘要关键词问题描述算法设计结果分析与讨论结论Python源代码 摘要数据拟合是在假设模型结构已知的条件下最优确定模型中未知参数使预测值与数据吻合度最高，本文选取线性项加激活函数组成一个非线性模型，利用神经网络算法最优确定模型中的未知参数，利用随机搜索的方式确定函数模型，从而达到很好的拟合效果关键词BP神经网络 随机搜索 随机重启 参数优化 数据拟合 RELU问题描述数
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2023-09-28 20:58:23
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作者：解琛 二、使用 BP 神经网络拟合多输入多输出曲线 二、使用 BP 神经网络拟合多输入多输出曲线列表中的数据是某地区20年公路运量数据，其中属性 人口数量、机动车数量 和 公路面积 作为输入，属性 公路客运量 和 公路货运量 作为输出。请用神经网络拟合此多输入多输出曲线。年份人口数量/万人机动车数量/万辆公路面积/万平米公路客运量/万人公路货运量/万吨199020.550.60.09512
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2023-08-31 20:26:40
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1. 偏差与方差：（1）欠拟合：假设这就是数据集，如果给这个数据集拟合一条直线，可能得到一个逻辑回归拟合，但它并不能很好地拟合该数据，这是高偏差（high bias）的情况，我们称为“欠拟合” （underfitting）。（2）过拟合：相反的如果我们拟合一个非常复杂的分类器，比如深度神经网络或含有隐藏单元的神经网络，可能就非常适用于这个数据集，但是这看起来也不是一种很好的拟合方式，分类器方差较高
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2023-10-30 22:59:23
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自己编写BP神经网络训练鸢尾花数据，训练误差震荡明显且不能收敛原因分析之前由于老师课程自己手工编写了BP神经网络，但是编写发现，我所写的代码在Mnist数据集上可以很好训练收敛（很早就写过BP），而在鸢尾花数据集就一直震荡，且不能收敛，很久都没有想通。后面在作另一个作业后终于发现了原因。个人猜想如下：本人的代码每次训练采用的一个样本，而鸢尾花数据集的特征维度只有4个，，每次训练一个样本，就很容易导
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2023-07-05 20:04:59
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现象毕设：基于BP神经网络的网络病毒预测模型 发现对历年数据进行拟合，拟合效果非常好，甚至已经和原始数据基本没有差别。如图（拟合误差不超过0.3%） 但是预测误差却大的吓人。 如图（最大甚至超过300%，不过刚开始误差基本控制在30%以内） 由于刚刚开始使用神经网络，对神经网络还存在一些误解甚至一些神化。我在今天以前一直认为“随着拟合精度的提高，预测的精度也会随着一起提高”而事实却给我了一
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2023-08-01 16:39:26
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下面是很简单的一个BP网络的例子，来人呐，快来人抄我作业呀╭(╯^╰)╮问题描述：用BP网络逼近任意单变量函数。算法理论：我百科上帮你们抄下来啦╭(╯^╰)╮BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。求解步骤：利用MATLAB自带函数建立BP网络。——输入
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2023-07-05 18:48:38
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一、过拟合和欠拟合问题过拟合定义：模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不好过拟合原因：1.原始特征过多，存在一些噪声特征，而模型过于复杂，学习能力过强，捕获了这些错误特征，从而影响了预设的分类规则。2.训练样本太少，而模型很复杂欠拟合定义:模型在训练集和测试集上表现的都不好欠拟合原因：1.模型复杂度过低，无法对数据进行很好的拟合2.学习到的数据特征过少二、如何解决过拟合和欠拟合问题过拟合解决方
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2023-09-04 22:18:28
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matlab神经网络的性能函数有哪些谷歌人工智能写作项目：小发猫用matlab进行函数拟合，用最简单的线性拟合函数拟合后，效果不是很好，想用BP神经网络对函数表达式优化用plot(x,y,'ro-')看了下你的数据，线性关系很差Python神经网络代码。若用BP网络来拟合的话，可以按照如下步骤操作，其中很多参数你自己可以去尝试改变:>x=0:25;>y=[0004.049.2146.6
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2023-07-05 18:55:41
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MATLAB BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合在实际工程应用中会遇到一些复杂的非线性系统，这些系统方程复杂，难以用数学方法建模。在这种情况下，可以使用BP神经网络表达这些非线性系统。该方法把位置系统看成是一个黑箱，首先用系统输入输出数据训练BP神经网络，使网络能够表达该未知函数，然后用训练好的BP神经网络预测系统输出。 基于BP神经网络的非线性函数拟合
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2023-10-03 11:08:07
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BP神经网络的非线性曲线拟合和预测（未完）曲线拟合常用到polyfit(多项式拟合函数)、lsqcurvefit(非线性拟合函数)、BP神经网络 其中lsqcurvefit需要特定的函数表达式而BP神经网络不要 曲线拟合有个好用的软件 1stopt1.简单实例根据已知工资数值来预测工资走向P=[566 632 745 755 769 789 985 1110 1313 1428 1782 1
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2023-12-11 21:06:42
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# BP神经网络过拟合
## 引言
BP神经网络是一种常用的机器学习算法，常用于解决分类和回归问题。然而，当训练集数据过多或网络结构过复杂时，BP神经网络容易出现过拟合现象。本文将介绍BP神经网络的基本原理、过拟合问题及解决方法，并附上代码示例。
## BP神经网络基本原理
BP神经网络是一种前向反馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。它的基本原理是通过反向传播算法来调整网络中的权重和
原创
2024-01-03 12:06:23
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1、什么是过拟合 为了使训练数据与训练标签一致，而对模型过度训练，从而使得模型出现过拟合（over-fitting）现象。具体表现为，训练后的模型在训练集中正确率很高，但是在测试集中的变现与训练集相差悬殊，也可以叫做模型的泛化能力差。下图展示了分类模型中过拟合的现象。 (a) (b) (c) 图1：分别对应欠拟合，恰好合适，过拟合（来源：百度百科）
红色×为已知的训练数据
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2023-12-18 09:35:51
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