基于正交多项式函数的神经网络及其性质研究

• 作者: 吴小俊 曹奇英 杨静宇 王士同
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 函数逼近 广义Fourier级数 逼近能力
• 年，卷（期）: 2002,（9）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 25-26,94
• 页数: 3页
• 分类号: TP14|TP183
• 字数: 3042字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2002.09.009

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王士同	南京理工大学信息学院	45	480	13.0	20.0
5	吴小俊	南京理工大学信息学院	33	688	13.0	26.0
9	杨静宇		1	23	1.0	1.0
10	曹奇英	南京理工大学信息学院	1	23	1.0	1.0