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单调RBF神经网络的逼近性分析

Constructing Monotonic RBF Neural Networks to Approximate Monotonic Functions

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【Author】 XU Yong~(1,2),CHEN Zeng-qiang~1,YUAN Zhu-zhi~1 (1. Department of Automation,Nankai University,Tianjin 300071, China; 2. School of Science, Hebei University of Technology, Tianjin 300130,China)

【机构】南开大学信息学院；南开大学信息学院天津　300071河北工业大学理学院天津　300130；天津　300071；天津　300071；

【摘要】针对工程中输入输出呈单调关系系统首先提出单调径向基神经网络,然后给出单调性条件定理,并证明用单调径向基神经网络插值可以逼近紧致集上任意单输入单输出的单调函数。更多还原

【Abstract】 In this paper, novel monotonic RBF neural networks are given first, then the conditions for SISO and MISO are developed. a constructive method is developed to establish the fact that we can build a monotonic RBF neural networks to (approximate any continous monotonic function on a compact set.)更多还原

【关键词】单调径向基神经网络；构造理论；单调径向基神经网络插值；
【Key words】 Monotonic RBF Neural Networks； Constructive Theory； Monotonic RBF Neural Networks Interpolation；

【基金】国家自然科学基金资助项目(60174021)

【文献出处】系统工程 ,Systems Engineering , 编辑部邮箱 ,2004年08期

【分类号】TP273
【被引频次】4
【下载频次】181

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