论文部分内容阅读
本论文是在过程神经元网络基本模型和概念的基础上,对过程神经元网络理论及其学习算法进行进一步的研究.理论部分主要在一些不同的应用背景下建立过程神经元网络的各种模型,并对模型的连续性、逼近能力、计算能力等性质进行分析和研究,这项工作是保证过程神经元网络实际应用有效性的理论基础.学习算法部分主要针对过程神经元网络各种模型的自身特点,研究具有较高效率和稳定性的学习算法,它是将过程神经元网络进行实际应用、求解众多与(时间)过程有关的问题时所需要解决的重要课题.论文的选题分为3个部分:模型与理论、学习算法和实际应用.