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正文內(nèi)容

創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(編輯修改稿)

2025-06-22 03:49 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 31至 2022630 全體成員、指導(dǎo)老師 暑假研究 ANN在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用 202271至 2022830 各分工成員、指導(dǎo)老師 參加 2022年全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽 2022911至 2022913 全體成員 撰寫(xiě)報(bào)告書(shū) 2022101至 20221130 陳明鋒 三、項(xiàng)目建設(shè)進(jìn)展情況 ? 1. 至 2022年 6月底,我們已經(jīng)掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理。 在鄧?yán)蠋煹闹笇?dǎo)下,項(xiàng)目組成員利用周末時(shí)間完成了資料的收集和整理,并一起閱讀了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)文獻(xiàn),討論了學(xué)習(xí)心得。 ? 2. 2022年暑假,項(xiàng)目組全體成員留校,在鄧?yán)蠋煹闹笇?dǎo)下,重點(diǎn)研究 NN算法在數(shù)學(xué)建模方法領(lǐng)域的應(yīng)用,我們既分工又合作,經(jīng)常是一起討論解決了很多陌生方面的問(wèn)題,而互相交流則增強(qiáng)了大家的綜合能力,積累了寶貴的知識(shí),為參加全國(guó)數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽做足了準(zhǔn)備。下面分五個(gè)部分介紹 NN算法在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用。 ? ( 1) NN算法在 非線(xiàn)性方程與微分方程方面的應(yīng)用 數(shù)學(xué)建模所建立的模型一般為較復(fù)雜非線(xiàn)性方程和微分方程,傳統(tǒng)的方法無(wú)法得到精確的結(jié)果,而一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是跟據(jù)某種“目標(biāo)”而構(gòu)成的,對(duì)應(yīng)建立的模型,稱(chēng)之為“目標(biāo)函數(shù)”,可通過(guò)對(duì)權(quán)值的學(xué)習(xí),使得目標(biāo)盡可能逼近我們理想中目標(biāo)函數(shù),即模型的最優(yōu)解。我們以對(duì)線(xiàn)性函數(shù)和非線(xiàn)性函數(shù)進(jìn)行逼近、定積分和微積分的計(jì)算模型為例,設(shè)計(jì) NN算法,并通過(guò)MATLAB編程實(shí)現(xiàn),取得很好的效果。 ? ( 2) NN算法在 數(shù)值分析方面的應(yīng)用 NN在數(shù)值分析方面的應(yīng)用,我們以模擬異或函數(shù)問(wèn)題為例進(jìn)行探討,這里用二層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)。通過(guò)創(chuàng)建、訓(xùn)練和存儲(chǔ)感知器,接著仿
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