模糊算子神经网络的函数逼近能力被引量：1

FUNCTION APPROXIMATE CAPABILITIES OF FUZZY OPERATOR NEURAL NETWORKS

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摘要研究模糊算子神经网络的函数逼近能力.首先提出传统神经网络和模糊神经网络的一般模型即模糊算子神经网络,又将其进一步推广为广义模糊算子神经网络.考察这两种通用模型的代数结构和分析性质,给出其连续函数的一致逼近定理.其结论是传统神经网络逼近性质的推广,适用于由任何连续算子构成的多层神经网络(模糊神经网络).

作者梁久祯赵建民

机构地区浙江师范大学计算机科学与工程学院

出处《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2003年第1期18-22,共5页 Journal of Guangxi Normal University:Natural Science Edition

基金浙江省自然科学基金

关键词模糊算子神经网络函数逼近能力逼近定理代数结构广义模糊算子神经网络

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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