四、拟采用的研究方法和主要措施：
通过上网、收集、查阅大量相关的书籍和资料及文献，了解其相关概念和原理，确立其设计思想。了解MATALAB工具箱的使用，进而能够用MATALAB编程实现径向基函数网络和广义回归网络的设计，通过设计出的网络对函数进行逼近。及时向导师汇报研究进展,不断调整研究思路，获得更新更好的信息。
五、主要参考文献：
[01]许东，吴铮．基于MATLAB 6.x的系统分析与设计[M]．西安：西安电子科技大学出版社，2003．
[02]蒋宗礼．人工神经网络导论[M]．北京：高等教育出版社，2001．
[03]飞思科技产品研发中心．神经网络理论与MATLABR2007实现[M]．北京：电子工业出版社，2007．
三、主要内容和预期目标：
从径向基函数网络和广义回归网络出发探讨人工神经网络在函数逼近中的应用。
简单介绍人工神经网络的发展、基本概念、基本原理。通过学习、分析径向基函数网络和广义回归网络的神经元模型、网络结构以及设计，给出函数逼近问题的神经网络模型及学习算法，并且利用该算法对函数逼近进行仿真。
采用newrb函数设计径向基函数网络，利用newgrnn函数设计广义回归网络，并能够用MATLAB编程实现，对其进行仿真和测试以验证其函数逼近性能。
附件4
毕业论文（设计）开题报告
论文题目
人工神经网络在函数逼近中的Hale Waihona Puke 用研究学生姓名系别
计算机系
专业
计算机科学与技术
班级
本0601
指导教师姓名
职称
副教授
所属
单位
计算机系
开题
时间
2009.12.08
一、选题的目的和意义：
数值计算方法的应用已经深入到各个科学领域，促使了新的有效数值方法的不断出现。计算工具的使用为科学计算带来了很大的方便，但由于计算机字长的限制，许多复杂的和大规模的计算问题需进行简化，这些问题意味着，在数值计算中可构造出可计算的近似公式，即函数逼近问题。神经网络是对生物神经系统的模拟，其信息处理功能是由网络单元(神经元)的输入输出特性(激活特性)网络的拓扑结构(神经元的连接方式)、连接权的大小(突触联系强度)和神经元的阈值(视作特殊的连接权)所决定的。按突触修正假说，神经网络在拓扑结构固定时其学习归结为连接权的变化。事实上，突触的变化不仅表现为节点间连接权值的变化，而且也突出地表现为节点本身特性的变化，即节点函数的特化。节点函数的特化反映在生物系统中，就是发育过程中神经细胞内部构造的变化。据此，提出了用神经网络方法解决函数的逼近问题。
传统的非线性系统预测，在理论研究和实际应用方面，都存在极大的困难。相比之下，神经网络可以在不了解输入或输出变量间关系的前提下完成非线性建模。神经元、神经网络都有非线性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性，与各种预测方法有机结合具有很好的发展前景，也给预测系统带来了新的方向与突破。
二、本课题的研究现状：
七、指导小组意见：
组长签名：
年月日
注：此表由学生填写。开题报告会结束后，由指导教师和小组签署意见。论文答辩前，学生将此表交指导教师。此表按要求装订在论文文本内。
建模算法和预测系统的稳定性、动态性等研究成为当今热点问题。目前在系统建模与预测中，应用最多的是静态的多层前向神经网络——径向基函数神经网络和广义回归网络，这主要是因为这种网络具有通过学习逼近任意非线性映射的能力。利用静态的多层前向神经网络建立系统的输入/输出模型，本质上就是基于网络逼近能力，通过学习获知系统差分方程中的非线性函数。但在实际应用中，需要建模和预测的多为非线性动态系统，利用静态的多层前向神经网络必须事先给定模型的阶次，即预先确定系统的模型。
[04]高隽．人工神经网络原理及仿真实例[M]．北京：机械工业出版社，2005．
[05]范影乐，杨胜大．MATLAB仿真应用详解[M]．北京：人民邮电出版社，2001．
[06]王洪元．人工神经网络技术及其应用[M]．北京：中国石化出版社，2002．
[07]张立明．人工神经网络的模型及其应用[M].上海：复旦大学出版社，2003．
[08]E．R．Mccurley,K．P Miller, R．Shonkuiler．Classificationpower of multilayer artificial neuralnetworks[M].In：Proc.SPIE Vol.1294,2001．
六、指导教师意见：
指导教师签名：
年月日