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根据多项式理论，提出了一个前向神经网络模型，以一组逐次增高的幂函数激励隐层神经元。类似于误差回传(BP)的经典做法，推导了权值修正......
根据多项式插值与逼近理论，以一组零阀值特例Jacobi正交多项式（第二类Chebyshev正交多项式）作为隐层神经元的激励函数，构造一种基于Jac......
根据Fourier变换理论，本文构造出一类基于三角正交基的前向神经网络模型。该模型由输入层、隐层、输出层构成，其输入层和输出层采用......
根据多项式插值与逼近理论，提出了一种基于Hermite正交基的前向神经网络模型．该神经网络采用3层前向结构，以一组Hermite正交多项式作......
