基于正交多项式函数的神经网络及其性质研究

摘要：

神经网络的非线性逼近能力的研究是神经网络研究中的一个热点问题.该文提出了基于正交多项式函数的神经网络构造理论,以此为基础提出了基于正交多项式函数的神经网络的构造方法,利用Stone-Weierstrass定理从理论上证明了基于正交多项式函数的神经网络具有能以任意精度逼近任意紧集上的连续函数的全局逼近性质,最后,提出了基于正交多项式函数的神经网络的选择和评价方法,研究表明,在一定条件下,当选择Chebyshev多项式时,所构造出的神经网络性能最优.

关键词：神经网络、函数逼近、广义Fourier级数、逼近能力

所属期刊栏目：38

分类号：TP14;TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60072034;中国科学院重点实验室基金RL200108;江苏省高校自然科学基金01JHB52002;江苏省青年科技人才基金BQ2000003;中船总预研项目

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：25-26,94