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摘要:
神经网络系统理论研究的重要意义已为许多科学家所承认,不少人把它看作未来智能计算机发展的一个主流方向.它的应用范围涉及到工程、计算机、物理、生物、经济、管理等科学领域.人们应用神经网络进行聚类分析、智能控制、模式识别和优化计算等等。但是许多问题的研究都要转化为用迭代的神经网络逼近函数问题的研究。本文主要基于神经网络的非线性逼近性质,来研究带一个隐层的前传神经网络对可积函数和连续函数的逼近能力问题。
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内容分析
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文献信息
篇名 一种用于函数逼近的BP网络的设计
来源期刊 中国电子商务 学科 工学
关键词 神经网络 函数 逼近 BP网络
年,卷(期) 2012,(16) 所属期刊栏目 教育与科技
研究方向 页码范围 148-149,151
页数 3页 分类号 TP1
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-4067.2012.16.127
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 张莉莉 洛阳师范学院物理与电子信息学院 24 69 5.0 7.0
2 陈群 洛阳师范学院物理与电子信息学院 16 23 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
函数
逼近
BP网络
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
中国电子商务
半月刊
1009-4067
11-4440/F
16开
北京市
82-970
2000
chi
出版文献量(篇)
28198
总下载数(次)
60
总被引数(次)
17030
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