小波神经网络的构造及其算法的鲁棒性分析
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TP18

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国家教委博士点基金


Construction of Wavelet Neural Networks and its Robustness Analysis of Learning Algorithm
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    研究了用于非线性函数逼近的小波神经网络的结构设计方法;证明了在存在噪声干扰及网络设计误差的情况下,网络训练过程具有指数收敛性和鲁棒平稳性。

    Abstract:

    In this paper,a method of constructing the wavelet neural networks for nonlin-ear fun ctional approximation is discussed.The expon ential convergence of the training process andits robust stability to the noise perturbances and the network design errors are also proved.

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    引证文献
引用本文

张邦礼 李银国.小波神经网络的构造及其算法的鲁棒性分析[J].重庆大学学报,1995,18(6):88-95.

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