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在L^p中一类近似插值神经网络的逼近误差

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摘要研究一类近似插值单隐层前向神经网络的逼近问题。利用Steklov平均函数,以光滑模为度量,估计了该网络对Lebesgue可积函数的逼近误差。所获结果表明：对于定义在[a,b]上的任意p（1≤p〈＋∞）次Lebesgue可积函数f（x）,只要隐层节点数n足够大,均有一个近似插值神经网络以任意精度逼近f（x）。

DOI kd21q2xpj6/1226462

作者章莉;谢林森;陆文秀

机构地区不详

出处《咸阳师范学院学报》 2013年2期

关键词神经网络近似插值 Lp误差估计光滑模

分类 [文化科学][教育学]

出版日期 2013年02月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

咸阳师范学院学报

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神经网络近似插值 Lp误差估计光滑模

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