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题名基于正交多项式函数的神经网络及其性质研究
被引量：16
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作者
吴小俊
王士同
杨静宇
曹奇英
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机构
南京理工大学信息学院
华东船舶工业学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002年第9期25-26,94,共3页
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基金
国家自然科学基金课题(编号:60072034)
中国科学院机器人学开放实验室基金课题(编号:RL200108)
+2 种基金
江苏省高校自然科学研究计划项目(编号:01KJB52002)
江苏省青年科技基金课题(编号:BQ2000003)
中船总国防预研重点课题
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文摘
神经网络的非线性逼近能力的研究是神经网络研究中的一个热点问题。该文提出了基于正交多项式函数的神经网络构造理论,以此为基础提出了基于正交多项式函数的神经网络的构造方法,利用Stone-Weierstrass定理从理论上证明了基于正交多项式函数的神经网络具有能以任意精度逼近任意紧集上的连续函数的全局逼近性质,最后,提出了基于正交多项式函数的神经网络的选择和评价方法,研究表明,在一定条件下,当选择Chebyshev多项式时,所构造出的神经网络性能最优。
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关键词
神经网络
函数逼近
广义fourier级数
逼近能力
正交多项式函数
性质
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Keywords
neural networks(nn),function approximation,generalized fourier series,approximation capability
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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