分别设计bp神经网络和rbf神经网络逼近非线性函数

设计BP神经网络逼近非线性函数的步骤如下：

1. 数据准备：根据需要逼近的非线性函数，准备一组已知的输入-输出数据对作为训练样本。

2. 网络结构设计：确定BP神经网络的输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。根据问题的复杂度和要求，适当增加隐藏层的神经元数量。

3. 权值初始化：随机初始化网络中的所有连接权值。

4. 前向传播：将输入样本输入神经网络，通过激活函数计算每个神经元的输出值，并将其作为下一层神经元的输入。

5. 反向传播：根据网络输出和期望输出之间的误差，利用误差反向传播算法更新网络连接权值。反复迭代该过程，直到网络输出接近期望输出。

6. 测试评估：使用另外一组未用于训练的数据，输入到经过训练的神经网络中，观察输出结果与期望结果的差异，并计算误差。

RBF神经网络逼近非线性函数的步骤如下：

1. 数据准备：同样准备一组已知的输入-输出数据对作为训练样本。

2. 网络结构设计：RBF神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，隐藏层采用径向基函数作为激活函数。确定神经元数量和径向基函数的个数。

3. 随机选择隐藏层神经元的中心：从训练样本中随机选择一部分样本作为隐藏层神经元的中心点。

4. 计算径向基函数的半径：针对每个隐藏层神经元，计算其对应样本点与其他所有样本点之间的距离，并选择其中最大的距离作为该神经元的径向基函数的半径。

5. 权值计算：根据隐藏层神经元的径向基函数半径和样本点之间的距离，计算隐藏层神经元与输出层神经元之间的权值。

6. 测试评估：使用未用于训练的数据，输入到经过训练的神经网络中，观察输出结果与期望结果的差异，并计算误差。

通过以上步骤，我们可以分别设计BP神经网络和RBF神经网络来逼近非线性函数，并根据测试评估结果来评判其逼近效果的好坏。