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最优化方法课件-解可新，大家一起学习，一起进步 第1章 最优化问题概述 1.1 最优化问题的数学模型与基本概念 1.2 最优化问题的一般算法 1.3 二维最优化问题的几何解释 1.4 一维搜索 习题第2章 线性规划 2.1 凸集与凸函数 2.2 线性规划的标准型与基本概念 2.3 线性规划的基本定理 2.4 单纯形方法 2.5 单纯形表 2.6 初始基可行解的求法 2.7 退化与循环 2.8 线性规划的对偶理论 2.9 对偶单纯形法 2.10 灵敏度分析 2.11 整数线性规划 习题第3章 无约束最优化方法 3.1 无约束最优化问题的最优性条件 3.2 最速下降法 3.3 Newton法 3.

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基于人工神经网络的理论 ,用 BP神经网络逼近一组给定的数值 ,并在 MATLAB 的环境下得出实验结果。分析了 BP网络的隐层神经元个数 ,传递函数及训练函数对网络性能的影响 ,最后用多项式拟合的方法对这组数据进行处理 ,提供了基于多项式拟合函数逼近的实验数据 ,并对两种方法的实验结果进行了分析。