首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

前向正则模糊神经网络依K-积分模的泛逼近能力
引用本文:王贵君,李丹.前向正则模糊神经网络依K-积分模的泛逼近能力[J].应用数学学报,2013,36(1):141-152.
作者姓名:王贵君  李丹
作者单位:1. 天津师范大学数学科学学院,天津,300387
2. 东北财经大学津桥商学院基础部,大连,116622
基金项目:国家自然科学基金(60974144)资助项目
摘    要:针对前向正则模糊神经网络引进K-拟可加积分和K-积分模概念,应用积分转换定理研究了该网络在K-积分模意义下对模糊值简单函数类的泛逼近能力,进而在有限K-拟可加测度空间上,借助模糊值简单函数为桥梁获得了前向正则模糊神经网络依K-积分模对(u)-可积有界模糊值函数类仍具有泛逼近性.该结果表明前向正则模糊神经网络对连续模糊系统的逼近能力可以推广为对一般可积系统的逼近能力.

关 键 词:泛逼近性  诱导算子  K-积分模  (u)可积有界  模糊神经网络

Capability of Universal Approximation of Feedforward Regular Fuzzy Neural Networks in K-Integral Norm
WANG GUIJUN , LI DAN.Capability of Universal Approximation of Feedforward Regular Fuzzy Neural Networks in K-Integral Norm[J].Acta Mathematicae Applicatae Sinica,2013,36(1):141-152.
Authors:WANG GUIJUN  LI DAN
Institution:(Foundation Department,Kingbridge Business College of Dongbei University of Finance and Economics,Dalian 116622)
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号