单体模糊神经网络的函数逼近能力

被引：12

作者：

梁久祯

何新贵

机构：

[1] 北京航空航天大学计算机科学与工程系!北京

[2] 北京系统工程研究所!北京

来源：

计算机研究与发展 | 2000年 / 09期

关键词：

模糊神经网络; 逼近能力; 连续函数; 稠密; 单体模糊神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

研究了单体模糊神经网络 (MFNNs)的函数逼近能力 .由于在 MFNNs中神经元的基本运算由原来的积 -和运算改为求极小 -极大运算 ,网络的函数逼近性质发生了很大的改变 .给出了单调传递函数的 MFNNs按序单调特性、连续映射定理以及非函数一致逼近定理 .从而说明 MFNNs虽然能够保持连续性映射 ,但不如原神经网络具有函数逼近能力 .

引用

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