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q-高斯分布的特性是非广延熵指数q控制了q-高斯分布的形状,当选择不同的非广延熵指数q时,q-高斯分布还原为不同分布的函数。采用q-......
在数学中,神经网络的学习能力可以看作是一个函数逼近问题。基于这一观点,我们可以将深度神经网络视为一个函数逼近器。在实际应用......
针对一类带有摄动的随机严格反馈非线性系统,引入积分型Lyapunov函数,利用神经网络的逼近能力,后推设计方法以及Young’s不等式,构......
神经网络作为智能计算的一种,被广泛的应用于工程、计算机、物理、生物、经济、管理等科学领域。它已被成功的引入到数据挖掘、聚......
系统辨识在实验设计、数据分析、预测、仿真和智能控制中是必不可少的一环，对系统辨识的研究有很强的理论意义和实际意义.非线性系......
本文研究了具有随机隐单元的渐增径向基函数（RBF）神经网络对紧集上的平方可积函数的逼近能力。在传统的神经网络逼近理论中,RBF网络......
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针对BP网络容易导致局部极小、不收敛的问题,提出了用小波神经网络拟合并预测大桥位移与其原因之间非线性关系的方法。提出了小波......
神经网络的非线性逼近能力的研究是神经网络研究中的一个热点问题。该文提出了基于正交多项式函数的神经网络构造理论,以此为基础......
期刊
1引言大规模集成系统(VLSI)的迅速发展对电路模拟的速度和稳定性提出了很高的要求研究新的电路模拟算法成为很重要的研究课题.传统......
