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ON THE ORDER OF APPROXIMATION BY PERIODIC NEURAL NETWORKS BASED ON SCATTERED NODES
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作者 Zhou Guanzhen 《Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities)》 SCIE CSCD 2005年第3期352-362,共11页
The relationship between the order of approximation by neural network based on scattered threshold value nodes and the neurons involved in a single hidden layer is investigated. The results obtained show that the degr... The relationship between the order of approximation by neural network based on scattered threshold value nodes and the neurons involved in a single hidden layer is investigated. The results obtained show that the degree of approximation by the periodic neural network with one hidden layer and scattered threshold value nodes is increased with the increase of the number of neurons hid in hidden layer and the smoothness of excitation function. 展开更多
关键词 periodic neural network order of approximation jackson inequality.
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关于周期神经网络逼近阶的研究(英文)
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作者 盛宝怀 周观珍 刘三阳 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2005年第4期21-30,共10页
借助于有关Fourier级数的Riesz平均构造出了一类含有一个隐含层的周期神经网络与平移网络,与已有的讨论相比较,在获得相同的逼近阶的情况下,此类网络的隐层单元要求较少的神经元个数.
关键词 运筹学 周期神经网络 逼近阶 神经元个数
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一类非自治的高阶BAM神经网络周期解的全局指数稳定性的新准则
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作者 王继禹 常彦妮 《南阳师范学院学报》 CAS 2017年第3期1-7,共7页
通过构造Lyapuonv函数,利用Yang不等式等分析技巧,给出了一类非自治高阶BAM(bi-directional associative memory)神经网络周期解的全局指数稳定性的充分条件.
关键词 高阶BAM神经网络 周期解 Yang不等式 指数稳定性
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