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该文针对利用实验数据进行非线性曲线拟合时函数形式来知的情况，提出了采用人工神经网络和数学模型相结合的综合神经网络方法进行非线性函逼近，以加快网络的收敛速度，并改善基泛化能力，文章在最后以两个实例进行仿真说明了该方法的有效性。
综合神经网络在非线性函数逼近中的应用
【摘 要】
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该文针对利用实验数据进行非线性曲线拟合时函数形式来知的情况，提出了采用人工神经网络和数学模型相结合的综合神经网络方法进行非线性函逼近，以加快网络的收敛速度，并改善基泛
【机 构】
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太原重型机械学院自动化系(太原)
【出 处】
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第三届全球智能控制与自动化大会
【发表日期】
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2000年期
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