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BP一、1. 實驗內(nèi)容:2x)sin(2 )yx y, 。d2.實驗過程:用 構(gòu)建并使用 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 這里網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練采用具體程序:3.實驗結(jié)果及分析: 圖11) 神經(jīng)元數(shù)目 n變化n=5(圖 2)圖2n=10(圖 3)圖32 2) 樣本集大小40*40(圖 4)圖420*20(圖 5)圖543) 學(xué)習(xí)速率lr=0.001(圖 6)圖6lr=0.01(圖 7)圖764. BP 算法的改進擬牛頓算法圖8Levenberg-Marquardt 算法圖9 二、1. 實驗內(nèi)容: 2. 實驗過程:具體程序: % % % % % P=% T=% % = = =% % = % 3. 實驗結(jié)果及分析:圖 對10 4. 最近鄰分類器這里采用了 K均值算法對數(shù)據(jù)集 iris.txt進行分類。1)K-Means算法描述 K為K K 是否否是2)SAA類:調(diào)用4)部分代碼: 5)圖如圖 11所示,用 K均值進行分類的正確率達到 90.67%。5. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與最近鄰分類器的性能對比 。, 將 112345表 1 神 神
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