【摘 要】
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模糊神经网络的函数逼近理论是研究模糊神经网络的基本理论问题,是考察模糊神经网络计算能力的必要途径,也是应用模糊神经网络解决实际问题所必须考虑的前期工作.(模糊)神经
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模糊神经网络的函数逼近理论是研究模糊神经网络的基本理论问题,是考察模糊神经网络计算能力的必要途径,也是应用模糊神经网络解决实际问题所必须考虑的前期工作.(模糊)神经网络的学习算法是构成(模糊)神经网络系统理论的重要组成部分,并且一直是(模糊)神经网络界的研究热点.学习算法是影响神经网络应用的瓶径,构造快速、稳定的学习算法具有非常重要的实用价值,也是神经网络应用中迫切需要解决的课题.针对上述问题,论文选题分3个部分,即模型与理论,学习算法,实际应用.模型与理论部分,主要研究模糊神经网络模型作为一种计算模型其计算能力和函数逼近能力以及神经网络映射机理等问题.学习算法部分,主要研究对传统学习算法和遗传算法的改进,根据算法自身的特点提出不同算法之间优势互补的结合方案.实际应用部分,提出了一类新的神经元网络—过程神经元网络,证明了相应的连续性定理,逼近定理,计算能力定理等,并给出了学习算法和应用实例.
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