【摘 要】
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人工神经网络理论是解决非线性问题的有力工具.文章研究了离散型反馈神经网络模型的建立,基于带有输入的非线性离散系统的输出可以被一类反馈神经网络输出神经元的状态向量任
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人工神经网络理论是解决非线性问题的有力工具.文章研究了离散型反馈神经网络模型的建立,基于带有输入的非线性离散系统的输出可以被一类反馈神经网络输出神经元的状态向量任意逼近,笔者将已有的反馈神经网络近似非线性离散系统的能力从定常系统推广到时变系统,对反馈神经网络近似非线性离散系统的能力进行了扩展研究,针对于更普遍的非自治的非线性离散系统,证明了它们在有限时间段内的输出轨迹可以被反馈神经网络输出神经元的状态向量近似到任何程度.
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