正则模糊神经网络在Sugeno积分模意义下的泛逼近性  

Approximation of Regular Fuzzy Neural Networks to Sugeno-Integrable Functions

作　　者：赵芬霞[1] 李洪兴[1] 

机构地区：[1]北京师范大学数学科学学院,北京100875

出　　处：《应用数学学报》2006年第1期39-45,共7页Acta Mathematicae Applicatae Sinica

基　　金：国家自然科学基金(60474023);教育部博士点基金(20020027013);教育部科学技术重点项目(03184);973国家重大基础研究计划基金(2002CB312200)

摘　　要：首先,给出了可加模糊测度空间上Sugeno积分模的定义。然后证明了正则模糊神经网络依Sugeno积分模对模糊值函数来讲具有泛逼近性。Sugeno-integral norm in additive-fuzzy measure space is proposed in the paper. Then with the property of finite-additive of fuzzy measure, the approximation for fuzzy valued function in L（T, P（T）, μ） by using regular fuzzy neural networks is proved.

关 键 词：可加模糊测度 Sugeno积分 泛逼近性 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]