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L^p(R^n)中的神经网络逼近和系统识别
被引量：
1
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摘要
本文主要研究函数的叠加对Ｌ~ｐ（Ｒ~ｎ）中的函数，Ｌ~ｐ（Ｒ~ｎ）上的非线性连续泛函及非线性连续算子的逼近这些问题与Ｓｉｇｍａ－Ｐｉ型神经网络逼近能力有关。
作者
蒋传海
郭洪斌
机构地区
上海财经大学信息系
复旦大学数学研究所
出处
《数学年刊（A辑）》
CSCD
北大核心
2000年第4期417-422,共6页
Chinese Annals of Mathematics
基金
上海市博士后基金
上海财经大学 211工程资助
关键词
泛函
算子
神经网络
逼近
系统识别
函数
分类号
O174.41 [理学—基础数学]
引文网络
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1
蒋传海.
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二级参考文献
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2
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共引文献
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郭佰胜,宫宁生.
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2
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被引量：3
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同被引文献
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二级引证文献
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.数学物理学报（A辑）,2005,25(4):569-576.
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2
徐士英,曹飞龙.
距离空间中插值神经网络的误差估计[J]
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陈天平,吴晓伟.
Sigma-pi神经网络激发函数特征(英文)[J]
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李纯明,陈天平.
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.科学通报,1996,41(8):683-684.
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5
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多项式函数的神经网络逼近:网络的构造与逼近算法[J]
.计算机学报,2003,26(8):906-912.
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银俊成,尹茂仁.
前向神经网络逼近误差估计[J]
.高校应用数学学报（A辑）,2015,30(3):280-290.
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王晓丽,吴嘎日迪,郝立宇,霍冉.
Orlicz空间中的单隐层神经网络逼近[J]
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基于LMI的非线性时变时滞神经网络自适应鲁棒控制[J]
.广西师范学院学报（自然科学版）,2012,29(4):29-33.
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9
李纯明,陈天平.
Approximation problems in sigma-pi neural networks[J]
.Chinese Science Bulletin,1996,41(13):1072-1074.
10
曹飞龙,张永全,张卫国.
单隐层神经网络与最佳多项式逼近[J]
.数学学报（中文版）,2007,50(2):385-392.
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数学年刊（A辑）
2000年 第4期
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