【摘 要】
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神经网络作为智能计算的一种,被广泛的应用于工程、计算机、物理、生物、经济、管理等科学领域。它已被成功的引入到数据挖掘、聚类分析、智能控制、模式识别和优化计算等问
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神经网络作为智能计算的一种,被广泛的应用于工程、计算机、物理、生物、经济、管理等科学领域。它已被成功的引入到数据挖掘、聚类分析、智能控制、模式识别和优化计算等问题的研究。由此引发出对各种神经网络的构造、收敛性、逼近能力以及泛化能力等基础问题的研究。本文主要围绕径向基神经网络,研究其在L~P(K)意义下的网络逼近能力。 全文共三章:第一章简要介绍神经网络的基础知识;第二章介绍了径向基神经网络的网络结构、训练方法,及一些神经网络的基础性的研究。在本文的核心部分第三章中我们推广了径向基神经网络逼近问题中的已有结论,减弱了对激活函数g的要求,给出了证明这个结论所需要的一个引理的证明。
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