【摘 要】
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通过对泛函网络的分析,提出了一种序列泛函网络模型及学习算法,而网络的泛函参数利用梯度下降法来进行学习.在此基础上,给出了9种典型泛函方程对应的序列泛函网络求解模型以
【机 构】
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西安电子科技大学智能信息处理研究所,广西民族大学数学与计算机科学学院,中央民族大学理学院
【基金项目】
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本课题得到国家自然科学基金（60461001）和广西自然科学基金（0542048）资助.
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通过对泛函网络的分析,提出了一种序列泛函网络模型及学习算法,而网络的泛函参数利用梯度下降法来进行学习.在此基础上,给出了9种典型泛函方程对应的序列泛函网络求解模型以及一种基于序列泛函网络学习算法的求解泛函方程方法.通过算例进行仿真实验,结果表明,该方法十分有效,具有收敛速度快、计算精度高、泛化性能好等特点,解决了传统的数值方法难以求解泛函方程这个问题.该方法可用于一般泛函方程求解问题.
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