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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
季刊
2096-2835
33-1401/C
大16开
杭州市下沙高教园
1990
chi
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