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本文在（１）的基础上建立了广义数学神经元，并引入动态机制，形成动态数学神经网络，由网络当前状态决定网络结点数，从而在一定程度上解决了前向神经网络隐层结点数无法确定的难题，并成功地将其运用于解决用多项式逼近连续函数的魏尔斯特拉斯定理，并建立了龙贝格求定积分的动态数学神经网络模型。
动态数学神经网络模型及其应用
【摘 要】
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本文在（１）的基础上建立了广义数学神经元，并引入动态机制，形成动态数学神经网络，由网络当前状态决定网络结点数，从而在一定程度上解决了前向神经网络隐层结点数无法确定的难题，并成功
【机 构】
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广西民族学院数学与计算机科学系
【出 处】
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广西民族学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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1999年1期
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