基于BP神经网络的非线性函数逼近及SAS实现

摘要

BP神经网络作为目前应用最广泛的神经网络模型之一,其主要的特点在于非线性函数逼近的能力。提出基于BP神经网络的非线性函数逼近方法,开创性地使用功能强大的统计分析软件SAS编写BP算法,实现非线性函数的逼近,并对训练过程中的权值变化以及训练前后的函数曲线逼近效果进行对比分析。