BP神经网络的构建与使用_第1页
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BP一、1. 实验内容：2x)sin(2 )yx y， 。d2.实验过程：用 构建并使用 神经网络, 这里网络训练采用具体程序：3.实验结果及分析： 图11) 神经元数目 n变化n=5（图 2）图2n=10（图 3）图32 2) 样本集大小40*40（图 4）图420*20（图 5）图543) 学习速率lr=0.001（图 6）图6lr=0.01（图 7）图764. BP 算法的改进拟牛顿算法图8Levenberg-Marquardt 算法图9 二、1. 实验内容： 2. 实验过程：具体程序： % % % % % P=% T=% % = = =% % = % 3. 实验结果及分析：图 对10 4. 最近邻分类器这里采用了 K均值算法对数据集 iris.txt进行分类。1)K-Means算法描述 K为K K 是否否是2)SAA类：调用4)部分代码： 5)图如图 11所示，用 K均值进行分类的正确率达到 90.67%。5. BP神经网络与最近邻分类器的性能对比 。， 将 112345表 1 神 神

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