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正则模糊神经网络对一类连续模糊值函数的普遍近似性
引用本文:刘普寅 王华兴. 正则模糊神经网络对一类连续模糊值函数的普遍近似性[J]. 电子学报, 1997, 25(11): 41-45
作者姓名:刘普寅 王华兴
作者单位:国防科技大学系统工程与数学系
摘    要:本文讨论了正则模糊神经网络于对定义于区间[0,T0]上连续可减模糊值函数的普遍近似性,在此基础上,证明了[0,T0]上取值为三角形模糊连续递增函数可用正则模糊神经网络逼近到任意精度。

关 键 词:正则模糊 神经网络 可减模糊值函数

Universal Approximation of a Class of Continuous Fuzzy Valued Functions by Regular Fuzzy Neural Networks
Abstract:In this paper, it is argured that regular fuzzy neural networks can be universal approximators to continuously subtractable fuzzy valued functions, defined on the interval [0, T0]. Then arbitrarily accurate approximations of triangle fuzzy number valued functions that are continuously increasin on [0, T0] by regularfuzzy neural networks are showed.
Keywords:Regular fuzzy neural network   Subtractable fuzzy valued function   Sigmoidal function   Triangle fuzzy number  
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