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提出了一种用于多维函数逼近的进化策略修正泛函网络基函数系数的新算法,并给出了其算法学习过程.利用进化策略的自适应性来确定基函数前的系数,改进了泛函网络的参数通过解方程组来得到这一传统方法.仿真结果表明,这种新的逼近算法简单可行,能够逼近给定的函数到预先给定的精度,具有较快的收敛速度和良好的逼近性能.