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文档简介

神经网络理论及应用：基于MATLAB的

BP网络应用实例——数据拟合主讲人：吴静珠

北京工商大学计算机与人工智能学院2026/10/11BTBU-CIE2基于MATLAB的BP网络应用实例—数据拟合数据准备

下载数据simplefit_dataset，数据集包含两个变量，simplefitInputs(1☓94)，simplefitTargets(1☓94)loadsimplefit_dataset;plot(simplefitInputs,simplefitTargets,’+’);2026/10/11BTBU-CIE3基于MATLAB的BP网络应用实例—数据拟合(2)采用网络进行拟合网络结构训练界面perf=5.5281e-06[x,t]=simplefit_dataset;net=fitnet(10)net=train(net,x,t);view(net)y=net(x);perf=perform(net,t,y)2026/10/11BTBU-CIE4基于MATLAB的BP网络应用实例—数据拟合(2)采用网络进行拟合训练界面[x,t]=simplefit_dataset;net=fitnet(10)net=train(net,x,t);view(net)y=net(x);perf=perform(net,t,y)2026/10/11BTBU-CIE5基于MATLAB的BP网络应用实例—数据拟合(2)采用网络进行拟合[x,t]=simplefit_dataset;net=fitnet(10)net=train(net,x,t);view(net)y=net(x);perf=perform(net,t,y)训练界面2026/10/11BTBU-CIE6基于MATLAB的BP网络应用实例—数据拟合(2)采用网络进行拟合训练界面[x,t]=simplefit_dataset;net=fitnet(10)net=train(net,x,t);view(net)y=net(x);perf=perform(net,t,y)2026/10/11BTBU-CIE7基于MATLAB的BP网络应用实例—数据拟合(2)采用网络进行拟合训练界面[x,t]=simplefit_dataset;net=fitnet(10)net=train(net,x,t);view(net)y=net(x);perf=perform(net,t,y)2026/10/11BTBU-CIE8基于MATLAB的BP网络应用实例—数据拟合(2)采用网络进行拟合训练界面[x,t]=simplefit_dataset;net=fitnet(10)net=train(net,x,t);view(net)y=net(x);perf=perform(net,t,y)致谢本

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