摘 要：针对在人工智能教学当中，学生掌握线性回归之后对其他的初等函数的拟合实现产生的疑问，进行简单的教学研究。主要采用TensorFlow 开源软件库，利用Python 语言来编写神经网络程序。对于已有的呈现正弦波样态分布的点的集合进行训练，并通过调整训练参数最终得到拟合成功的正弦波模型，可以为其他的初等函数的拟合及以后基于训练模型的预测研究提供一些见解。
关键词：TensorFlow；Python；神经网络；正弦波；拟合
中图分类号：TP183；O174 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）21-0004-03
Research on Sine Wave Function Fitting Based on Neural Network
CHEN Hao，WU Jian
（Suzhou Institute of Trade & Commerce，Suzhou 215009，China）
Abstract：We mainly focus on the questions of the fitting of other primary functions after students master linear regression in AI teaching，and then carries out some simple teaching research. It mainly uses TensorFlow open source software library and uses Python language to write neural network program. By training the existing set of points which present the distribution of sinusoidal wave patterns and adjusting the training parameters，the sinusoidal wave model can be successfully fitted，which can provide some insights for the fitting of other elementary functions and the prediction research based on the training model in the future.
Keywords：TensorFlow；Python；neural network；sine wave；fitting
基金项目：2019 年度苏州经贸职业技术学院自然科学类资助项目：实训室考工动态人脸识别系统的设计与实现（项目编号：KYZRB1803）。
参考文献：
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[5] 卢宏涛，张秦川. 深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述 [J]. 数据采集与处理，2016，31（1）：1-17.
作者简介：
陈豪（1982-），男，汉族，江苏盐城人，讲师，硕士，主要研究方向：人工智能、大数据技术；
吴健（1985-），男，汉族，江苏苏州人，实验师，硕士，主要研究方向：软件技术。