【摘 要】
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提出一类基于多种正交基函数的模块化过程神经元网络模型，它融入了多时变输入的空间聚合和作用域限制的时间累积，并采用多种正交基函数在较小网络规模的条件下保证系统各种输入
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提出一类基于多种正交基函数的模块化过程神经元网络模型，它融入了多时变输入的空间聚合和作用域限制的时间累积，并采用多种正交基函数在较小网络规模的条件下保证系统各种输入输出的精度，应用混合隐舍层综合考虑了系统多类型输入时系统的作用，并应用模块化级联的方式在一定程度上减小了网络的总体容量，从而提高了整个网络的学习速度。应用实例的训练及仿真结果证明了该模型的可行性和有效性。
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