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一类自适应泛函网络循环结构与算法
引用本文:谢竹诚,周永权.一类自适应泛函网络循环结构与算法[J].计算机科学,2009,36(10):225-229.
作者姓名:谢竹诚  周永权
作者单位:广西民族大学数学与计算机科学学院,南宁,530006
基金项目:国家自然科学基金(60461001);;广西自然科学基金(0832082);;广西民族大学研究生教育创新(gxun-chx0886)资助
摘    要:Banach压缩映射原理不仅在泛函分析中占有举足轻重的地位,同时也是数值分析中求解代数方程、常微分方程解存在唯一性,以及数学分析中积分方程求解的重要理论依据。它是数学和工程计算中最常用的方法之一。基于Banach压缩映射原理,提出一种自适应泛函网络循环结构和算法,通过训练该结构使其逼近于目标函数的不动点。通过算例分析表明,该算法具有计算精度高、收敛速度快等特点。所获结果对于神经计算方法的研究具有参考价值。

关 键 词:压缩映射原理  泛函网络  循环结构  学习算法  
收稿时间:2008/11/11 0:00:00
修稿时间:2009/2/10 0:00:00

Adaptive Functional Networks Loop Structures and Learning Algorithm
XIE Zhu-cheng,ZHOU Yong-quan.Adaptive Functional Networks Loop Structures and Learning Algorithm[J].Computer Science,2009,36(10):225-229.
Authors:XIE Zhu-cheng  ZHOU Yong-quan
Affiliation:College of Math and Computer Science;Guangxi University for Nationalities;Nanning 530006;China
Abstract:The Banach contraction theorem not only plays a vital role in functional analysis,but also is an important theoretical basis for the algebraic equations of numerical analysis,the existence and uniqueness of ordinary differential equations and the integral equation of mathematical analysis.It is one of the most common methods in mathematical and engineering calculations.This paper presented adaptive functional networks loop structures which were designed based on the Banach contraction theorem and the learni...
Keywords:Contraction theorem  Functional networks  Loop structures  Learning algorithm  
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