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BP一、1. 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：2x)sin(2 )yx y， 。d2.實(shí)驗(yàn)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(shí)驗(yàn)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(jìn)擬牛頓算法圖8Levenberg-Marquardt 算法圖9 二、1. 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容： 2. 實(shí)驗(yàn)過程：具體程序： % % % % % P=% T=% % = = =% % = % 3. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析：圖 對(duì)10 4. 最近鄰分類器這里采用了 K均值算法對(duì)數(shù)據(jù)集 iris.txt進(jìn)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(jìn)行分類的正確率達(dá)到 90.67%。5. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與最近鄰分類器的性能對(duì)比 。， 將 112345表 1 神 神

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