比以上仿真结果和误差曲线图，可以得到以下些结论其他条件不改变，增加隐层节点数目可以减少网络的训练，改变训练算法。

采用算法的仿真结果如图所示。

，改变传递函数。

输假定采样点采用含有个隐层的层网络建模。

改变隐层神经元数目。

为了便于比较建立了两个模型。

模型的神经元为模型为输入层和隐层传递函数均为函数，输出层为线性函数。

网络训练采用基本梯度下降算法。

仿真结果如图神经网络实现函数逼近的应用分析整理版。

根据在函数中确定的训练函数来训练，不同的训练函数对应不同的训练算法。

仿真实例已知系统输入为系统输出为假定采样点采用含有个隐层的层网络建模后，权重和阈值才被更新次。

在这里我们只讨论批变模式，以批变模式来训练网络的函数是，其语法主要格式为，其中和分别为输入输出矩阵，为由产生的要训练的网络，为修正以批变模式来训练网络的函数是，其语法主要格式为，其中和分别为输入输出矩阵，为由产生的要训练的网络，为修正后的网络，为训练的记录训练步数和性能，多采用函数，否则，采用函数。

对线性系统而言，各层多采用线性函数。

结束语笔者重点分析了隐层神经元数目训练函数以及传递函数的不同对目标函数逼近性能的影响，提出了要得到个好的网络需要在这个方面注意的些问题施阳，李俊，王惠刚语言工具箱实用指南西安西北工业大学出版社，。

工具箱提供了种传递函数如怎样调整隐层神经元数目等。

当然，影响网络性能的因素还有学习步长的调整误差函数的选取以及网络初始参数的设置等。

限于篇幅，在此不做过多的讨论。

在逐变模式中，每个输入被作用于网络后，权重和阈值被更新次。

在批变模式中，所有的输入被应用于网络参考文献胡伍生神经网络理论及其工程应用北京测绘出版社，，桂现才神经网络在上的实用非线性传递函数，输出层采用线性函数，以保持输出的范围。

就非线性传递函数而言，若样本输出均大于零时，多采用函数，否则，采用函数。

对线性系统而言，各层多采用线性函数。

结束语笔者重点分析了隐层神经元数目训练函数，，将的参数，改为，可得仿真结果如图，改变训后的网络，为训练的记录训练步数和性能。

根据在函数中确定的训练函数来训练，不同的训练函数对应不同的训练算法。

仿真实例已知系统输入为系统输出为如怎样调整隐层神经元数目等。

当然，影响网络性能的因素还有学习步长的调整误差函数的选取以及网络初始参数的设置等。

限于篇幅，在此不做过多的讨论。

在逐变模式中，每个输入被作用于网络后，权重和阈值被更新次。

在批变模式中，所有的输入被应用于网络。

根据在函数中确定的训练函数来训练，不同的训练函数对应不同的训练算法。

仿真实例已知系统输入为系统输出为假定采样点采用含有个隐层的层网络建模神经网络实现函数逼近的应用分析整理版神经网络实现函数逼近的应用分析整理版。

在逐变模式中，每个输入被作用于网络后，权重和阈值被更新次。

在批变模式中，所有的输入被应用于网络后，权重和阈值才被更新次。

在这里我们只讨论批变模式，神经网络实现函数逼近的应用分析整理版以及传递函数的不同对目标函数逼近性能的影响，提出了要得到个好的网络需要在这个方面注意的些问题，如怎样调整隐层神经元数目等。

当然，影响网络性能的因素还有学习步长的调整误差函数的选取以及网络初始参数的设置等。

限于篇幅，在此不做过多的讨。

根据在函数中确定的训练函数来训练，不同的训练函数对应不同的训练算法。

仿真实例已知系统输入为系统输出为假定采样点采用含有个隐层的层网络建模神经网络实现函数逼近的应用分析整理版。

工具箱提供了种传递函数和，前两种为非线性函数，分别将∈∞，∞的输入压缩为∈，和∈，输出。

因此，对非线性问题，输入层和隐层多采公式和得出个初始值，然后利用逐步增长法修改，直到得到个合适的值为止。

所谓逐步增长就是先从个较简单的网络开始，若不符合要求则逐步增加隐层节点数到合适为止。

其他条件不改变，改进型算法的训练效果最好，强适应性练算法。

采用算法的仿真结果如图所示。

，改变传递函数。

输入层和隐层均采用传递函数的仿真结果如图所如怎样调整隐层神经元数目等。

当然，影响网络性能的因素还有学习步长的调整误差函数的选取以及网络初始参数的设置等。

限于篇幅，在此不做过多的讨论。

在逐变模式中，每个输入被作用于网络后，权重和阈值被更新次。

在批变模式中，所有的输入被应用于网络。

改变隐层神经元数目。

为了便于比较建立了两个模型。

模型的神经元为模型为输入层和隐层传递函数均为函数，输出层为线性函数。

网络训练采用基本梯度下降算法。

仿真结果如图，以批变模式来训练网络的函数是，其语法主要格式为，其中和分别为输入输出矩阵，为由产生的要训练的网络，为修正后的网络，为训练的记录训练步数和性能实现与应用湛江师范学院学报，徐庐生微机神经网络北京中国医药科技出版社，高大启有教师的线性基本函数前向层神经网络结构研究计算机学报，，算法拟牛顿算法自适应学习速度算法次之，基本梯度下降算法的训练效果最差。

只要知道网络的结构，输入的向量和传递函数，算法就可以训练任意网络，它对中度规模的网络具有较快的收敛速度神经网络实现函数逼近的应用分析整理版。

根据在函数中确定的训练函数来训练，不同的训练函数对应不同的训练算法。

仿真实例已知系统输入为系统输出为假定采样点采用含有个隐层的层网络建模次数。

但是隐层节点数的增加会使系统变得更加复杂，并且过大的隐层节点数对网络仿真性能的改善也不是十分明显。

通常隐层节点数目般取作，其中分别为输入节点数目与输出节点数目，隐层节点数目可以根据以批变模式来训练网络的函数是，其语法主要格式为，其中和分别为输入输出矩阵，为由产生的要训练的网络，为修正后的网络，为训练的记录训练步数和性能层和隐层均采用传递函数的仿真结果如图所示。

，，将的参数，改为，可得仿真结果如图后的网络，为训练的记录训练步数和性能。

根据在函数中确定的训练函数来训练，不同的训练函数对应不同的训练算法。

仿真实例已知系统输入为系统输出为如怎样调整隐层神经元数目等。

当然，影响网络性能的因素还有学习步长的调整误差函数的选取以及网络初始参数的设置等。

限于篇幅，在此不做过多的讨论。

在逐变模式中，每个输入被作用于网络后，权重和阈值被更新次。

在批变模式中，所有的输入被应用于网络和，前两种为非线性函数，分别将∈∞，∞的输入压缩为∈，和∈，输出。

因此，对非线性问题，输入层和隐层多采用非线性传递函数，输出层采用线性函数，以保持输出的范围。

就非线性传递函数而言，若样本输出均大于零，改变训练算法。

采用算法的仿真结果如图所示。

，改变传递函数。

输实现与应用湛江师范学院学报，徐庐生微机神经网络北京中国医药科技出版社，高大启有教师的线性基本函数前向层神经网络结构研究计算机学报，，