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基于函数逼近论，将一组傅立叶基函数作为三层前向神经网络各隐含神经元的输出特性，以其加权和作为网络的非线性输出，构成一种新型的傅立叶神经网络；从理论上解决了单输入神经网络隐含层数及隐含神经元个数难以确定的问题．仿真实验表明，该网络具有优良的逼近任意非线性特性的能力．
傅立叶神经网络建模研究
【摘 要】
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基于函数逼近论，将一组傅立叶基函数作为三层前向神经网络各隐含神经元的输出特性，以其加权和作为网络的非线性输出，构成一种新型的傅立叶神经网络；从理论上解决了单输入神经网络
【机 构】
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长沙电力学院数学与计算机系,中国科学院声学研究所
【出 处】
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湘潭大学自然科学学报
【发表日期】
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2001年2期
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