基于粗糙集的神经网络函数逼近理论

• 作者: 周永权 谢宁新 邓艳平
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 神经网络 函数逼近
• 年，卷（期）: 2002,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与实现
• 页码范围: 88-90
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 3092字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2002.06.025

摘要

首先给出了神经网络函数在粗糙集意义下的下、上近似函数,从函数逼近的观点出发分析,得出对任一神经网络函数在粗糙集意义下,都可根据学习样本点维数找到两个关联的离散函数来逼近它,并且证明了在粗糙集意义下逼近的过程是可行的.该结论有助于理解粗糙集函数与神经网络函数之间的联系,为今后进一步研究在粗糙集意义下神经网络函数整体逼近理论及学习算法的描述奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周永权	广西民族学院数学与计算机科学系	198	2214	25.0	38.0
2	邓艳平	广西民族学院数学与计算机科学系	11	27	3.0	5.0
3	谢宁新	广西民族学院数学与计算机科学系	14	28	3.0	4.0