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为了克服前向神经网络的固有缺陷,提出了基于采样数据建立的含单隐层神经元的模糊前向神经网络.该网络模型利用权值直接确定法得到了最优权值,网络结构可以随采样数据的多少,自主设定隐层神经元,完成了近似插值与精确插值的转换.计算机数值仿真实验表明,模糊前向神经网络具有逼近精度高、网络结构可调和实时性高的优点,并且可以实现预测和去噪. 相似文献
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首先给出了广义算子半群的Abel-遍历和Cesaro-遍历的定义,对两种遍历的性质进行了刻画,研究了两种遍历的等价条件.其次,利用Pettis积分、算子值数学期望及广义连续修正模等工具给出广义算子半群的概率逼近表达式. 相似文献
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