标签: 函数逼近
函数逼近方面的几类方程方法程序,全面而细致。
1 二维曲线拟合 可以根据参考资料[1],使用多项式拟合。这里略去。 2 三维曲线拟合 根据参考资料[2]的提示,可以使用lsqcurvefit或者nlinfit来完成这个任务。 参考资料 [1]Matlab——多项式拟合 ...
1. 误差 2. 多项式插值与样条插值 ...3. 函数逼近 4. 数值积分与数值微分 5. 线性方程组的直接解法 6. 线性方程组的迭代解法 7. 非线性方程求根 8. 特征值和特征向量的计算 9. 常微分方程初值问题的数值解
Matlab函数逼近程序,包含下面所列多种算法的程序 。 Chebyshev 用切比雪夫多项式逼近已知函数 Legendre 用勒让德多项式逼近已知函数 Pade 用帕德形式的有理分式逼近已知函数 lmz 用列梅兹算法确定函数的最佳一致...
标签: 函数逼近
吉林大学函数逼近理论的教学讲义
标签: matlab
1.版本:matlab2014/2019a/2021a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 ...
这就是函数逼近问题。在函数逼近问题中,用来逼近已知函数?的函数类可以有不同的选择;即使函数类选定了,在该类函数中用作?的近似表示的函数g的确定方式仍然是各式各样的;g对?的近似程度(误差)也可以有各种不同...
Matlab中用RBF网络逼近非线性函数-RBF网络用于函数逼近.rar 这是一个用RBF网络逼近非线性函数的实例,希望对大家有所帮助。 所含文件: 20090630152009375.jpg 结果: ...
笔者尝试用通俗的语言,从函数逼近论的角度来阐释深度神经网络的本质。山于笔者的主要研究领域为计算机图形学,而非人工智能领域,因此本文仅仅为笔者从外行的角度对基于DNN的深度学习的粗浅理解,而非人工智能领域...
1、曲线拟合:又称为函数逼近,也是求近似函数的一类数值方法,它不要求近似函数在节点处与函数同值,即不要求近似曲线过已知点,只要求尽可能反映给定数据点的基本趋势。 2、假设a_0,a_1已经确定,y_i* =a_1x+a_0是...
基于BP神经网络的函数逼近(不使用任何工具函数)
标签: 函数逼近
里面包括PADE逼近,dff等一系列逼近方法
用于计算连续函数的逼近。程序包含三种方法:用Legendre多项式作三次最佳平方逼近,用Tchebyshev多项式截断级数的办法以及使用插值余项极小化的方法。代码清晰,注释简明,方便数值分析学习使用。
具有反向传播的神经网络 - 函数逼近示例
对于山地车问题,我将SARSA Lambda与函数逼近合并(使用傅立叶基础函数)。 运行说明: python3 taxi_sarsa.py 将执行SARSA学习算法,并将q值和策略保存到.npy文件。 。 注意:先前的学习序列中的存储库中已经...
利用newrd建立径向神经网络,实现函数的逼近,实现函数的拟合
研究了单输入单输出( SISO) Mamdani模糊系统在给定 逼近精度下作为函数逼近器的必要条件。由于通用型 SISO Mamdani模糊系统在划分子区间单调,所以模糊系统的最 优配置是输入域的划分数至少为系统输出的单调性变化...
RBF神经网络函数逼近源程序,用于函数逼近。
用BP网络完成函数的逼近源程序
BP神经网络有很强的映射能力,主要用于模式识别分类、函数逼近、函数压缩等 代码实现的内容:要求设计一个BP网络,逼近以下函数g(x)=1+sin(k*pi/4*x),实现对该非线性函数的逼近。得出信号的频率与隐层节点之间及隐层...
MATLAB实现多项式拟合,最小二乘拟合
基于BP神经网络的函数逼近的MATLAB实现-基于BP神经网络的函数逼近的MATLAB实现.rar 基于BP神经网络的函数逼近的MATLAB实现
基于神经网络,通过采集样本数据研究了函数逼近问题,并就神经网络性能指标在该函数逼近过程中的影响进行了分析。研究结果表明,在大量合理的输入输出数据存在时,神经网络可以对未知函数进行无限的逼近。
BP神经网络函数逼近的源程序!贡献出来
各种插值和函数逼近方法包括hermit 插值拉格朗日插值牛顿插值等
使用软件为MATLAB2016a,有关用三层BP网络去逼近一个正弦函数的小程序,去不同的隐层节点数进行实验对比,内含实验结果,
计算方法第三章函数逼近与快速傅里叶变换.ppt