基于泛函网络的多维函数逼近理论及学习算法

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提出一种多维函数逼近的泛函网络逼近方法,设计了一类用于函数逼近的可分离泛函网络,给出了基于泛函网络的函数逼近学习算法.而泛函网络的参数通过解方程组得到,它们能逼近给定函数到预定的精度.仿真结果表明,这种逼近方法简单可行,具有较快的收敛速度和良好的逼近性能.
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