神经网络在函数逼近中的应用  

Application of Artificial Neural Networks in Function Approximation

作　　者：周俊[1] 

机构地区：[1]长江大学信息与数学学院,湖北荆州434023

出　　处：《长江大学学报（自科版）（上旬）》2009年第2期4-6,37,共4页JOURNAL OF YANGTZE UNIVERSITY (NATURAL SCIENCE EDITION) SCI ＆ ENG

基　　金：国家自然科学基金(40572078/D0206);石油科技中青年创新基金(2002f70104);教育部重点实验室开放基金项目(K200609);湖北省教育厅(A类)重点项目(D200512001);湖北省教学研究项目(20070233);长江大学重点课程资助项目

摘　　要：基于神经网络,通过采集样本数据研究了函数逼近问题,并就神经网络性能指标在该函数逼近过程中的影响进行了分析。研究结果表明,在大量合理的输入输出数据存在时,神经网络可以对未知函数进行无限的逼近。In this paper,based on artificial neural networks,the problem of function approximation is studied.And the convergence for function approximation is analyzed,which is affected by those structural parameters of neural networks.The results indicate that function approximation problem can be worked out by virtue of artificial neural networks correctly and fast under a reasonable samples.

关 键 词：神经网络 函数逼近 收敛性 

分 类 号：O241.5[理学—计算数学]