【摘 要】
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为了改进BP网络的收敛速度与连续正交基网络无法逼近非连续函数的问题,构造了一类基于V正交基的前馈神经网络（简称V正交基网络）,并研究其收敛性条件与伪逆规则。由于V系统是L2（[
【机 构】
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广东医学院信息工程学院,中山大学信息科学与技术学院,澳门科技大学资讯科技学院
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为了改进BP网络的收敛速度与连续正交基网络无法逼近非连续函数的问题,构造了一类基于V正交基的前馈神经网络（简称V正交基网络）,并研究其收敛性条件与伪逆规则。由于V系统是L2（[0,1]）上的一类完备的正交函数系,且Fourier-V级数有较快的收敛速度,因此,V正交基网络有较快的收敛速度,且能有效地逼近一类强间断的一元函数。最后,通过仿真实验证明,V正交基网络的收敛速度明显优于传统的BP网络、小波网络与Legendre网络,特别是逼近一类间断点在二进制有理数处的函数时,其优势更加明显。
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