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证明了具有单一隐层的神经网络在L^qω的逼近，获得了网络逼近的上界估计和下界估计。这一结果揭示了神经网络在加权逼近的意义下，网络的收敛阶与隐层单元个数之间的关系，为神经网络的应用提供了重要的理论基础。
神经网络的加权本质逼近阶
【摘 要】
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证明了具有单一隐层的神经网络在L^qω的逼近，获得了网络逼近的上界估计和下界估计。这一结果揭示了神经网络在加权逼近的意义下，网络的收敛阶与隐层单元个数之间的关系，为神经
【机 构】
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西南大学数学与统计学院,西安交通大学理学院信息与系统科学研究所
【出 处】
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数学年刊：A辑
【发表日期】
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2009年6期
【基金项目】
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国家973计划（No.2007CB311000）,国家自然科学基金（No.10726040,No.10701062,No.10826081）,教育部科学技术重点项目（No.108176）,中国博士后基金（No.20080431237）和重庆市科委自然科学基金（No.CSTC2009BB2306）资助的项目.
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