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结合Lebesgue外测度的性质,以极限为工具,将教材中Lebesgue测度的一个性质从有限情形推广到可列无限情形.并举例说明,推广后的性质可以为简化Lebesgue测度其他性质的证明提供有效手段. 相似文献
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从收敛速度、网络稳定性、泛化性能及预测结果等方面分析BP网络和小波神经网络的预测过程,探讨了差异的原因.发现:(1)BP网络预测稳定性强,易取舍数值,但预测速度较慢,预测精度不够理想;(2)小波网络预测速度快,精度高,泛化性能好,但稳定性能差,实际运用中还没有合适的数值取舍方法;(3)小波网络总体超过BP网络,但实际预测时技术问题较大. 相似文献
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