文献类型：期刊文章

作　　者：周永权[1] 赵斌[2] 焦李成[1]

机构地区：[1]西安电子科技大学智能信息处理研究所 [2]中央民族大学数学与计算机科学学院,北京100081

出　　处：《系统工程与电子技术》

基　　金：国家自然科学基金资助课题(60461001)

年　　份：2005

卷　　号：27

期　　号：5

起止页码：906-909

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2005259172124)、INSPEC、JST、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：提出一种多维函数逼近的泛函网络逼近方法,设计了一类用于函数逼近的可分离泛函网络,给出了基于泛函网络的函数逼近学习算法。而泛函网络的参数通过解方程组得到,它们能逼近给定函数到预定的精度。仿真结果表明,这种逼近方法简单可行,具有较快的收敛速度和良好的逼近性能。

关 键 词：函数逼近 泛函网络 学习算法

分 类 号：TP183]