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利用神经网络高度的非线性映射和自学习能力,提出了一种适用于工程应用的确定Taylor展开系数的求解法:人工神经网络法。Taylor级数经变换后,能够用一个标准的三层前馈网络来描述,其网络权值与Taylor系数相对应。利用改进的误差反向传播的学习算法训练该网络,通过训练后的网络权值和阀值计算得到泰勒展开的系数。这种算法只要求知道原函数的样本值,因而具有工程应用价值。