基于正交多项式函数的神经网络及其性质研究

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摘要：神经网络的非线性逼近能力的研究是神经网络研究中的一个热点问题。该文提出了基于正交多项式函数的神经网络构造理论，以此为基础提出了基于正交多项式函数的神经网络的构造方法，利用Stone-Weierstrass定理从理论上证明了基于正交多项式函数的神经网络具有能以任意精度逼近任意紧集上的连续函数的全局逼近性质，最后，提出了基于正交多项式函数的神经网络的选择和评价方法，研究表明，在一定条件下，当选择Chebyshev多项式时，所构造出的神经网络性能最优。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91690X/200209/6108264.html

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关键词：正交多项式 神经网络 多项式 神经网 Chebyshev 神经网络 函数逼近 广义Fourier级数 逼近能力 正交多项式函数