Введение
1 Постановка задачи
2 Искусственные нейронные сети
2.1 Методы обучения нейронных сетей
2.2 Основные виды искусственных нейронных сетей
2.3 Применение искусственных нейронных сетей
2.4 Сеть радиальных базисных функций
3 Методы оптимизации функций нескольких переменных
3.1 Метод Левенберга-Марквардта
3.2 Метод Бройдена-Флетчера-Гольдфарба-Шанно (BFGS)
3.3 Метод Бройдена-Флетчера-Гольдфарба-Шанно с ограничением памяти (L-BFGS)
4 Метод обратного распространения ошибки
5 Оценка результативности и сравнительный анализ методов
5.1 Полученные результаты
5.2 Оценка эффективности работы программы
5.3Сравнительный анализ методов
Заключение
Список использованных источников
Приложение А Листинг программы