|
|||||
|
|
| 基于神经网络的函数逼近问题 | |
| 引用本文： | 李凯,徐永春,孙翠先.基于神经网络的函数逼近问题[J].河北大学学报(自然科学版),2001,21(3):215-217. |
| 作者姓名： | 李凯 徐永春 孙翠先 |
| 作者单位： | 1. 河北大学数学与计算机学院 2. 张家口师范专科学校数学系 3. 唐山高等专科学校数学系 |
| 摘 要： | 给出了函数逼近问题 ,提出了一种新的神经网络模型 ,结合函数逼近问题及该神经网络模型给出了一种学习算法 ,并利用该算法对函数逼近进行了仿真 .说明了该算法的实用性 |
| 关 键 词： | 神经网络 函数逼近 学习算法 |
| 文章编号： | 1000-1565(2001)03-0215-03 |
| 修稿时间： | 2000年10月29 |
Function Approximation Based on Neural Network |
|
| LI Kai ,XU Yong_chun ,SUN Cui_xian.Function Approximation Based on Neural Network[J].Journal of Hebei University (Natural Science Edition),2001,21(3):215-217. | |
| Authors: | LI Kai XU Yong_chun SUN Cui_xian |
| Institution: | LI Kai 1,XU Yong_chun 2,SUN Cui_xian 3 |
| Abstract: | Function aproximate is introduced and a neural network model is presented.A learning algorithm is proposed which combines function approximate and neural network model.The function approximate is given as an example to show that the methold can be used practically. |
| Keywords: | neural network function approximate learning algorithm |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |