用BP算法实现函数 逼近。 说明：1）网络结构为三层（输入层、1个隐层和输出层） 2）获取两组数据，一组作为训练集，一组作为测试集 3）用训练集训练网络 4）用测试集检验训练结果 -With BP algorithm function approximation. Descr iption: 1) The network structure of the three-layer (input layer, a hidden layer and output laye

解决了非线性函数的逼近问题,实现了BP神经网络在非线性函数逼近中的应用。得出了信号的频率与隐含点之间，隐含点与函数逼近能力之间的关系——隐含层神经元数目越多。-Solved the problem of nonlinear function approximation, and realized the application of the BP neural network in nonlinear function approximation. Between signal frequenc