【摘 要】
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讨论了复杂函数的多神经网络逼近模型的建立方法．针对映射网络泛化能力差以及结构难以确定等问题，提出了一种基于Ｂａｙｅｓ分析的组合多神经网络建模方法．仿真研究表明，这种建模方法提高了
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讨论了复杂函数的多神经网络逼近模型的建立方法．针对映射网络泛化能力差以及结构难以确定等问题，提出了一种基于Ｂａｙｅｓ分析的组合多神经网络建模方法．仿真研究表明，这种建模方法提高了神经网络模型的逼近能力，并简化了建模过程
The establishment method of multi-neural network approximation model of complex functions is discussed. In view of the poor generalization ability of the mapping network and the difficulty in determining the structure, a combined multi-neural network modeling method based on Bayesian analysis is proposed. Simulation studies show that this modeling method improves the approximation ability of the neural network model and simplifies the modeling process
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