創(chuàng)新性實驗項目神經(jīng)網(wǎng)絡算法(編輯修改稿)
2025-06-22 03:49 本頁面
【文章內容簡介】 31至 2022630 全體成員、指導老師 暑假研究 ANN在數(shù)學建模中的應用 202271至 2022830 各分工成員、指導老師 參加 2022年全國大學生數(shù)學建模競賽 2022911至 2022913 全體成員 撰寫報告書 2022101至 20221130 陳明鋒 三、項目建設進展情況 ? 1. 至 2022年 6月底，我們已經(jīng)掌握神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理。 在鄧老師的指導下，項目組成員利用周末時間完成了資料的收集和整理，并一起閱讀了神經(jīng)網(wǎng)絡的相關文獻，討論了學習心得。 ? 2. 2022年暑假，項目組全體成員留校，在鄧老師的指導下，重點研究 NN算法在數(shù)學建模方法領域的應用，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題，而互相交流則增強了大家的綜合能力，積累了寶貴的知識，為參加全國數(shù)學建模競賽做足了準備。下面分五個部分介紹 NN算法在數(shù)學建模中的應用。 ? （ 1） NN算法在 非線性方程與微分方程方面的應用 數(shù)學建模所建立的模型一般為較復雜非線性方程和微分方程，傳統(tǒng)的方法無法得到精確的結果，而一個神經(jīng)網(wǎng)絡是跟據(jù)某種“目標”而構成的，對應建立的模型，稱之為“目標函數(shù)”，可通過對權值的學習，使得目標盡可能逼近我們理想中目標函數(shù)，即模型的最優(yōu)解。我們以對線性函數(shù)和非線性函數(shù)進行逼近、定積分和微積分的計算模型為例，設計 NN算法，并通過MATLAB編程實現(xiàn)，取得很好的效果。 ? （ 2） NN算法在 數(shù)值分析方面的應用 NN在數(shù)值分析方面的應用，我們以模擬異或函數(shù)問題為例進行探討，這里用二層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)。通過創(chuàng)建、訓練和存儲感知器，接著仿
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