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为了研究GRNN和RBFNN对于二元非线性函数的逼近能力，本文编程建立GRNN和RBFNN，并以具体的二元非线性函数为例，分别用2种神经网络对其进行逼近。仿真结果表明，相对于RBFNN而言，GRNN对于二元非线性函数的逼近精度更高、收敛速度更快，具有很好的逼近能力，为解决二元非线性函数的逼近问题提供了良好的解决手段。