多变元周期函数的神经网络逼近:逼近阶估计

该文证明具有三角隐层单元的三层前向神经网络逼近多变元周期函数速度的上界估计、下界估计和饱和定理 .揭示该类神经网络之隐层单元数与网络逼近速度、逼近函数结构之间的关系 .特别指出二阶光滑模为该类神经网络的本质逼近阶 ,并且当被逼近函数属于二阶 L ipschitz函数类时 ,该类神经网络的逼近能力完全取决于被逼近函数的光滑性 .文中也证明了该类神经网络的最大逼近能力以及达到最大逼近能力的一个充分必要条件 .该文所获结果对于澄清该类神经网络的函数逼近能力与应用有重要指导意义 .

基于小波分析方法的一类函数的限制逼近

对一类性质较弱的函数 f( x) ,通过小波变换的方法判别其与 α有关的函数特性 ,进一步给出其具有单调性的多项式序列逼近 ,及相应的逼近阶估计。