孙永生先生的《函数逼近论》下册，pdg格式哦

基于BP神经网络的函数逼近的MATLAB实现-基于BP神经网络的函数逼近的MATLAB实现.rar 基于BP神经网络的函数逼近的MATLAB实现

用小批量梯度下降法实现函数逼近，Matlab自编程，可以看到逼近过程和误差下降过程，可以通过修改step实现批量梯度和随机梯度下降。

基于Matlab的BP神经网络结构与函数逼近能力的关系分析.pdf

基于RBF网络的非线性滤波,采用matlab实现对数据的过滤,结果能很好拟合目标曲线，适合初学者学习研究

BP神经网络有很强的映射能力，主要用于模式识别分类、函数逼近、函数压缩等 代码实现的内容：要求设计一个BP网络，逼近以下函数g(x)=1+sin(k*pi/4*x),实现对该非线性函数的逼近。得出信号的频率与隐层节点之间及隐层节点与函数逼近能力之间的关系。

Matlab中用ANFIS做的函数逼近-新建文件夹.rar 由于模糊推理本身不具备自学习的功能，必须有丰富的专家经验才能得到满意的控制效果，而神经网络具备非常强的自组织自适应和自学习能力，可直接从样本中进行有效的学习。但它又不适于表达基于规则的知识，不能很好地表达人脑的推理能力。因此产生了基于网络的自适应模糊推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）将二者有机地结合起来，可以用神经网络的学习机制补偿模糊控制系统原有的缺点。 所含文件： Matlab13.jpg

一个源程序，是关于切比雪夫神经网络的 函数逼近的源程序，希望对大家有帮助

里面包括PADE逼近，dff等一系列逼近方法

本例是一个简单的利用BP神经网络进行函数逼近的Matlab源码 隐含层神经元数目为100 输出层神经元数目为2 设定转移函数：tansig（反正切），与默认的函数（sigmoidal）效果一样好 在输出层选择一个线性函数，所以选择（purelin） 训练方法为（Levenburg-Marquardt）,为梯度下降和牛顿法的结合