J4 ›› 2002, Vol. 24 ›› Issue (6): 88-90.
• 论文 • 上一篇 下一篇
周永权 谢宁新 等
出版日期:
发布日期:
Online:
Published:
摘要:
首先给出了神经网络函数在粗糙集意义下的下、上近似函数,从函数逼近的观点出发分析,得出对任一神经网络函数在粗糙集意义下,都可根据学习样本点维数找到两个关联的离散函数来逼近它,并且证明了在粗糙集意义下逼近的过程是可行的。该结论有助于理解粗糙集函数与神经网络函数之间的联系,为今后进一步研究在粗糙集意义下神经网网络函数整体逼近理论及学习算法的描述奠定了基础。
关键词: 粗糙集 神经网络 函数逼近理论 人工智能 学习算法
中图分类号:
TP183
周永权 谢宁新 等. 基于粗糙集团的神经网络函数逼近理论[J]. J4, 2002, 24(6): 88-90.
0 / / 推荐
导出引用管理器 EndNote|Ris|BibTeX
链接本文: http://joces.nudt.edu.cn/CN/
http://joces.nudt.edu.cn/CN/Y2002/V24/I6/88