【摘 要】
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给出了一种简单结构的分式线性神经网络模型,证明该种神经网络可无限逼近Rm.上有界闭子集到Rn上的任意连续映射.而且,证实该种神经网络可无限逼近Rm上无界闭子集到Rn上的在无穷远有极限的任意连续映射,扩充了传统前向神经网络(BP网络)的非线性逼近能力.这为解决无界区域上的分类问题和决策问题打下了理论基础.
【机 构】
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青岛大学,自动化工程学院,山东,青岛,266071;中国科学院,半导体研究所神经网络实验室,北京,100083
【出 处】
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2005年中国智能自动化会议(ICAC2005)
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给出了一种简单结构的分式线性神经网络模型,证明该种神经网络可无限逼近Rm.上有界闭子集到Rn上的任意连续映射.而且,证实该种神经网络可无限逼近Rm上无界闭子集到Rn上的在无穷远有极限的任意连续映射,扩充了传统前向神经网络(BP网络)的非线性逼近能力.这为解决无界区域上的分类问题和决策问题打下了理论基础.
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