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为了研究Gaussian型RBF神经网络对于一元非线性函数的逼近能力，编程建立了Gaussian型RBF神经网络和BP神经网络，并以正弦函数、指数函数、阶跃函数三种典型的一元非线性函数为例，分别用两种神经网络对其进行逼近．仿真结果表明，相对于传统BP神经网络而言，Gaussian型RBF神经网络对于一元非线性函数的逼近精度更高、收敛速度更快，具有良好的逼近能力，为解决一元非线性函数的逼近问题提供了良好的解决手段． 相似文献
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作物生育期模拟研究进展 总被引：3，自引：0，他引：3
综述了作物生育期模拟模型的研究概况以及水稻、小麦、棉花等作物生育期模拟的研究进展． 相似文献
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