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研究了一维欧氏空间中神经网络的插值问题．首先，对于一组插值样本和定义在R上的一般有界sig-moidal激活函数，给出了精确插值的单隐层前向神经网络存在的条件；然后，构造了近似插值网络，给出了估计精确和近似插值网络之间的误差；最后，利用连续模作为度量，分别估计了两类网络对连续函数的逼近误差．
一般有界Sigmoidal函数神经网络的插值与逼近
【摘 要】
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研究了一维欧氏空间中神经网络的插值问题．首先，对于一组插值样本和定义在R上的一般有界sig-moidal激活函数，给出了精确插值的单隐层前向神经网络存在的条件；然后，构造了近似插值
【机 构】
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浙江师范大学数理与信息工程学院
【出 处】
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浙江师范大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2013年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（11171137）,浙江省自然科学基金资助项目（Y6110676）
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