泛函网络模型及应用研究综述  

Progress of Functional Networks and Their Applications

作　　者：周永权[1] 赵斌[2] 

机构地区：[1]广西民族大学数学与计算机科学学院,南宁530006 [2]中央民族大学理学院,北京海淀区100083

出　　处：《电子科技大学学报》2010年第6期803-809,共7页Journal of University of Electronic Science and Technology of China

基　　金：国家自然科学基金(60461001);广西自然科学基金(0991086);国家民委科研资助项目(08GX01)

摘　　要：回顾了近年来泛函网络模型及应用的研究进展,首先根据泛函网络模型结构的特点,将现有的泛函网络模型归结为两类典型的泛函网络模型;其次,给出一般泛函网络模型的学习过程;然后从时间序列分析、差分方程、CAD、非线性回归、数值优化计算、非线性系统辨识、检测和预测、复杂系统建模8个方面,介绍了泛函网络的应用现状;最后评述了泛函网络今后的研究方向和研究内容。The research progress and applications of functional networks（FNt） models in recent years are reviewed.At first,according to the functional network model structure characteristics,FNt models are classified into two typical types in accordance with the functional networks.Secondly,recent applications of FNt are introduced in many fields,such as times series analysis,differential equations,CAD,nonlinear regression,numerical optimize computation,nonlinear system identification,detection and prediction,complex system modeling,etc.Finally,some remarks on the further research and directions of FNt are presented.

关 键 词：泛函网络 学习过程 优化问题 典型泛函网络 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]