| 基于粗糙集团的神经网络函数逼近理论 |
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| 引用本文： | 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]. 计算机工程与科学, 2002, 24(6): 88-90 |
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| 作者姓名： | 周永权 谢宁新 等 |
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| 作者单位： | 广西民族学院数学与计算机科学系，广西南宁530006 |
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| 基金项目： | 广西自然科学基金资助项目(0141034) |
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| 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。
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| 关 键 词： | 粗糙集 神经网络 函数逼近理论 人工智能 学习算法 |
| 文章编号： | 1007-130X(2002)06-0088-03 |
| 修稿时间： | 2002-01-09 |
Neural Network Function Approximation Based on Rough Sets |
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