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基于Gaussian型RBF神经网络的函数逼近与应用
中文名称: 基于Gaussian型RBF神经网络的函数逼近与应用
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论文编号: 4142521收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: 无英文名称
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算数学
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: RBF神经网络 Gaussian型RBF神经网络 函数逼近 BP神经网络 股票预测
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论文摘要: 人工神经网络的研究是当代人工智能领域最富有挑战性的研究热点之一.人们经常应用神经网络进行优化计算(略)模式识别等,但是许多问题的研究最终都要转化为神经网络逼近多元函数问题的研究.本论文主要基于径向基函数(RBF)神经网络的非线性逼近性质,来研究激励函数为Ga(略)函数的RBF神经网络(简称为Gau(略)RBF神经网络)对可积函数和连续函数(略)及它在股票价格预测中的应用.本论文的工作如下: 首先,我们研究发现具有单隐层n+1个神经元的Gaussian型RBF神经网络能精确插值n+1个样本,并且根据样本值构造出这些Gaussian型RBF神经网络的内部和外部权值,证明了它们能以任意精度近似地插值这些样本.进一步又证明了Gaussian型RBF神经网络能以任意精度一致逼近闭区间上的任意连续函数,且不需要训练. 其次,通过采用Matlab神经网络工具箱,我们设计了Gaussian型RBF神经网络和BP神经网络对一元函数和二元函数的仿真逼近实验,并且就两者的逼近性能、泛化能力、收敛速度、误差等方面进行了比较,结果显示Gaussian型RBF神经网络(略)、训练速度快,而且能达...
Artificial neural network has been consid(omitted) the most challenging areas of modern artificial (omitted)ce research focus. The theories and methods of neural network have applied in many areas, such as (omitted)on, intelligent control and pattern recognition, etc. But many problems in these fields can be converted into the problems of approximating m(omitted)e functions by neural network. Based on (omitted)ear approximate ability of radial basis function (RBF) neural network, we investigate a RBF n...
目录:
摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第9-12页
  ·研究背景第9页
  ·人工神经网络用于股票预测的研究现状第9-10页
  ·本文主要的研究内容第10-12页
第2章 人工神经网络理论第12-22页
  ·人工神经网络简介第12-15页
  ·BP神经网络第15-17页
  ·RBF神经网络第17-19页
  ·RBF神经网络的逼近性能第19-22页
第3章 Gaussian型RBF神经网络的函数逼近理论第22-29页
  ·精确的Gaussian型RBF神经网络插值第22-24页
  ·多维Gaussian型RBF神经网络插值逼近第24-26页
  ·多维Gaussian型RBF神经网络的一致逼近第26-29页
第4章 Gaussian型RBF神经网络的函数仿真逼近第29-39页
  ·仿真工具---Matlab神经网络工具箱第29页
  ·两种网络对一元函数的逼近第29-36页
    ·仿真逼近问题的提出第29-30页
    ·仿真过程第30-31页
    ·仿真结果的比较第31-35页
    ·一元函数仿真逼近的结论第35-36页
  ·两种网络对二元函数进行逼近第36-39页
    ·仿真逼近准备第36页
    ·二元函数仿真逼近结果分析第36-38页
    ·二元函数仿真逼近的结论第38-39页
第5章 基于Gaussian型RBF神经网络的股市预测第39-50页
  ·Gaussian型RBF神经网络对股票市场预测的可能性第39-40页
  ·Gaussian型RBF神经网络预测股票价格的原理第40-43页
    ·基于Gaussian型RBF神经网络股票预测的思路第40-41页
    ·建立股票预测模型的基本步骤第41-42页
    ·股票预测模型在Matlab中的实现第42-43页
  ·Gaussian型RBF神经网络预测股票价格的结果分析第43-50页
    ·预测的精度分析第43-44页
    ·数据处理效果的分析第44-45页
    ·对比模型的建立第45页
    ·预测结果的分析第45-49页
    ·结论第49-50页
第6章 结论与展望第50-51页
参考文献第51-55页
致谢第55页
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