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神经网络对C(R)中函数的偏差估计
神经网络对C(R)中函数的偏差估计
作者:
舒衡
谢庭藩
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
逼近
神经网络
Sigmoidal函数
连续性模
摘要:
利用构造性的方法研究了以Sigmoidal函数为激活函数的单隐层前向人工神经网络对C(R)中函数的偏差估计.
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文献信息
篇名
神经网络对C(R)中函数的偏差估计
来源期刊
中国计量学院学报
学科
数学
关键词
逼近
神经网络
Sigmoidal函数
连续性模
年,卷(期)
2009,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
71-75
页数
5页
分类号
O174.41
字数
2881字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1004-1540.2009.01.014
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
谢庭藩
中国计量学院理学院
19
71
5.0
7.0
2
舒衡
中国计量学院理学院
1
3
1.0
1.0
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研究主题发展历程
节点文献
逼近
神经网络
Sigmoidal函数
连续性模
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国计量大学学报
主办单位:
中国计量大学
出版周期:
季刊
ISSN:
2096-2835
CN:
33-1401/C
开本:
大16开
出版地:
杭州市下沙高教园
邮发代号:
创刊时间:
1990
语种:
chi
出版文献量(篇)
1770
总下载数(次)
1
总被引数(次)
9715
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