【摘 要】
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摘 要 定义了傅立叶神经元与傅立叶神经网络，将一组傅立叶基三角函数作为神经网络各隐层单元的激合函数，设计出一类单输入单输出三层前向傅立叶神经网络与双输入单输出四层前向傅立叶神经网络，以及奇、偶傅立叶神经网络，基于三角函数逼近论，讨论了前向傅立叶神经网络的三角插值机理及系统逼近理论，且有严格的数学理论基础，给出了前向傅立叶神经网络学习算法，通过学习，它们分别能逼近于给定的傅立叶函数到预定的精度。
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摘 要 定义了傅立叶神经元与傅立叶神经网络，将一组傅立叶基三角函数作为神经网络各隐层单元的激合函数，设计出一类单输入单输出三层前向傅立叶神经网络与双输入单输出四层前向傅立叶神经网络，以及奇、偶傅立叶神经网络，基于三角函数逼近论，讨论了前向傅立叶神经网络的三角插值机理及系统逼近理论，且有严格的数学理论基础，给出了前向傅立叶神经网络学习算法，通过学习，它们分别能逼近于给定的傅立叶函数到预定的精度。仿真实验表明，该学习算法效率高，具有极为重要的理论价值和应用背景。
关键词 傅立叶神经元 傅立叶神经网络 三角函数逼近 学习算法
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文章编号1002—8331—(2003)05—0072—04 文献标识码A
中图分类号TPl81；TPl83
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