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本文应用神经网络对复杂的函数进行仿真，并分别采用RBF(径向基函数)和BP(误差反传)模型对函数的逼近能力进行比较。仿真结果表明：在相同的精度下，RBF逼近能力更加好一些。而在BP网络中，LM算法要比梯度下降法更加准确和迅速。
RBF与BP在函数逼近能力方面的研究和比较
【摘 要】
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本文应用神经网络对复杂的函数进行仿真，并分别采用RBF(径向基函数)和BP(误差反传)模型对函数的逼近能力进行比较。仿真结果表明：在相同的精度下，RBF逼近能力更加好一些。而在BP网络中，LM算法要比梯度下降法更加准确和迅速。
【机 构】
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华北电力大学能源与动力工程学院,北京,102206
【出 处】
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华北电力大学第五届研究生学术交流年会
【发表日期】
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2007年2期
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