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几种函数逼近方式的逼近能力比较与综合
引用本文:邵华平,何正友,覃征.几种函数逼近方式的逼近能力比较与综合[J].湖南师范大学自然科学学报,2003,26(4):22-26.
作者姓名:邵华平  何正友  覃征
作者单位:1. 西安交通大学电子与信息工程学院,中国,西安,710049
2. 西南交通大学电气化自动化研究所,中国,成都,610031
基金项目:国家自然科学基金资助课题(70271058)
摘    要:介绍了Fourier变换、小波变换、神经网络、小波神经网络、多小波和多小波神经网络几种不同的函数逼近方式,对这几种函数逼近方式中的基函数性能作了详细比较,发现基函数的性能越好,其函数逼近效果一般来说也越好,并对这几种函数逼近方式的表达式进行了比较和综合。

关 键 词:Fourier变换  小波变换  多小波神经网络  函数逼近  基函数
文章编号:1000-2537(2003)04-0022-05
修稿时间:2003年8月12日

The Comparison and Unification of Several Function Approximation Tools
SHAO Hua-ping,HE Zheng-you,QIN Zhen.The Comparison and Unification of Several Function Approximation Tools[J].Journal of Natural Science of Hunan Normal University,2003,26(4):22-26.
Authors:SHAO Hua-ping  HE Zheng-you  QIN Zhen
Institution:SHAO Hua-ping~1,HE Zheng-you~2,QIN Zhen~1
Abstract:First,several function approximation tolls including Fourier transformation, wavelet transformation, neural networks, wavelet neural networks, multiwavelet and multiwavelet neural networks are introduced. Then base functions properties of these function approximation tools are compared in detail, and in a general way it is concluded that function approximation performance is better if the base function has better properties. In the end, the representation formulations of these function approximation tools are compared and unified.
Keywords:Fourier transformation  wavelet transformation  neural networds  wavelet neural networks  multiwavelet  multiwavelet neural networks  function approximations
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