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如果转移函数σ：R→R是Tauber-Wiener函数，即σ∈（TW），本文给出了四层前向神经网络∑^pi=1vi(∑^qj=1uijσ(Aij·x+θij))作为通用逼近器的一致性分析，且选取了该网络具有某类特殊性质的连结权。例如，若f,g是连续函数，且f≤g，则相应的连结权关于f,g是递增的，等等。最后为验证结论，给出了一个模拟例子。