基于
BP
神经网络的非线性函数拟合系统设计
摘 要
随着工业的快速进步与发展，数据拟合在工业应用中的作用越来越大。在实际的工程问题中，存在着许多复杂的工业模型，这些模型无法用数学公式表达。为了更精确地控制被控对象，数学模型的准确性是首要因素，因此非线性拟合模型在控制系统辨识中起着举足轻重的地位。针对上述问题，
设计一种基于
BP
神经网络的非线性函数拟合系统。首先，以
MATLAB
为仿真平台，设计非线性公式，用
MATLAB
计算生成非线性数据；然后，采用
BP
神经网络为拟合模型，通过实验分析确定隐藏层个数、
激活函数
基于BP神经网络的非线性函数拟合系统设计-14304字.docx