神经网络中的逼近问题

第一章 引言	第1-18页
·神经网络的发展历史	第7-8页
·人工神经网络简介	第8-13页
·神经元模型的提出	第8-10页
·人工神经网络的工作原理	第10-11页
·人工神经网络的特点	第11-12页
·人工神经网络的拓扑结构	第12页
·人工神经网络的学习过程	第12-13页
·人工神经网络与数学	第13-18页
·多元连续函数的一元函数复合表示问题	第13页
·人工神经元网络的逼近	第13-14页
·近十几年来的一些成果	第14-16页
·本文研究的重点	第16-18页
第二章 相关基本知识及一些数学问题	第18-23页
·广义函数的概念	第18-19页
·广义函数的傅立叶变换	第19-22页
·本文常用到的几个定理	第22-23页
第三章 径向基神经网络的逼近问题	第23-39页
·径向基函数网络	第23页
·径向基函数网络的基本原理	第23-31页
·用于插值的径向基函数	第23-27页
·用于模式识别的径向基函数	第27-28页
·径向基函数网络的学习	第28-31页
·径向基神经元网络的逼近问题	第31-39页
第四章 一般前馈神经元网络的逼近问题	第39-45页
·一维实空间上的逼近问题	第39-41页
·n维实空间上的逼近问题	第41-45页
参考文献	第45-47页
致谢	第47-49页