前向正则模糊神经网络依K-积分模的泛逼近能力

• 作者: 李丹 王贵君
• 来源期刊: 应用数学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 泛逼近性 诱导算子 K-积分模 (u)可积有界 模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 141-152
• 页数: 12页
• 分类号: TP183
• 字数: 6581字
• 语种: 中文

摘要

针对前向正则模糊神经网络引进K-拟可加积分和K-积分模概念,应用积分转换定理研究了该网络在K-积分模意义下对模糊值简单函数类的泛逼近能力,进而在有限K-拟可加测度空间上,借助模糊值简单函数为桥梁获得了前向正则模糊神经网络依K-积分模对(u)-可积有界模糊值函数类仍具有泛逼近性.该结果表明前向正则模糊神经网络对连续模糊系统的逼近能力可以推广为对一般可积系统的逼近能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王贵君	天津师范大学数学科学学院	76	384	10.0	15.0
2	李丹	东北财经大学津桥商学院基础部	14	38	3.0	6.0