全局逼近相关论文
在各种神经网络中,单隐层前向网络(SLFNs)由于其简单的结构和逼近能力而在理论和应用领域都被广泛地研究。但是,传统的单隐层前向......
在γ能谱中,为对核素进行可靠的定性、定量分析,需对原始能谱进行平滑滤波。径向基函数(Radical Basis Function,RBF)由于具有网络全局......
在用传统聚类方法得到初步的RBF隐节点参数之后,提出再用最陡下降法进行误差反传学习,进一步校正隐节点参数.仿真实验证明该方法可......
通过对径向基神经网络的研究,提出了径向基经网络的构造性理论及其构造算法,在给定函数及其允许误差的条件下,运用本算法能够构造几乎......
把模糊子集的隶属函数取为B样条函数,利用B样条函数的正定性,紧密性和归一性,可以使得通常模糊系统输出中的分母削法,并且训练过程中权值......
针对复杂网络环境下网络流监测(分类)问题,为实现多个类别直接分类以及提高学习方法的训练速度,提出了一种随机的人工神经网络学习......
近年来,神经网络和模糊系统在理论与实践上取得了令人瞩目的进展。但是在神经网络和模糊系统的实际应用中,仍存在一些噬需解决的问题......
本文内容涉及金融中产生的自由边界问题。我们重点关注如下金融中的三类问题:状态转移模型下美式期权定价问题,带停时的最优投资问......