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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。