数学建模-神经网络(4)

2019-05-18 22:18

π

f x = x ≤x ≤

对每一函数要完成如下工作:

①获取两组数据,一组作为训练集,一组作为测试集;

②利用训练集训练一个单隐层的网络;用测试集检验训练结果,改变隐层单元数, 研究它对逼近效果的影响。 2. 给定待拟合的曲线形式为

f (x) = 0.5 + 0.4sin(2πx)

在f (x)上等间隔取11 个点的数据,在此数据的输出值上加均值为0,均方差σ= 0.05 的正态分布噪声作为给定训练数据,用多项式拟合此函数,分别取多项式的阶次为1, 3 和11 阶,图示出拟合结果,并讨论多项式阶次对拟合结果的影响。__


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