人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionistModel），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练
人工神经网络具有以任意精度逼近任何非线性函数的能力。本文分别用 BP网络、RBF网络对压力传感器的静态特性作高精度拟合 ,改进的 BP算法加速了网络的收敛。仿真结果表明 ,三层 BP网络和 RBF网络能够满足工程实际中一维数据拟合的要求 ,网络具有良好的泛化能力
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