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前向网络作为模糊函数泛逼近器的一致性分析

Uniform Approximation for Fuzzy Functions of Feedforword Neural Networks
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摘要 前向神经网络的泛逼近性一直是神经网络的研究热点。本文给出了连续模糊函数的定义,依Hausdorff度量,借助模糊值Bernstein多项式关于连续模糊函数的逼近性质,证明了前向网络作为模糊函数泛逼近器的一致逼近性结果,并通过实例给出了逼近性的具体实现过程。 Uniform approximation of feedforward neural networks has always been a hot spot on neural networks' research. In this paper, the definition of continuous fuzzy functions is given, according to Hausdorff measure, through the approximation of fuzzy-valued Bernstein polynomials on continuous fuzzy functions, the consistent approximation of feedforward neural network as a universal approximator of fuzzy functions is proved, and an example is shown to explain the realization process of the approximation.
出处 《模糊系统与数学》 CSCD 北大核心 2012年第5期132-137,共6页 Fuzzy Systems and Mathematics
基金 天津市高等学校科技发展基金资助项目(20110519)
关键词 连续模糊函数 BERNSTEIN多项式 泛逼近器 Continuous Fuzzy Functions~ Bernstein Polynomials~ Universal Approximation
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