On the Weak Convergence of the Orthogonal Series-Type Kernel Regresion Neural Networks in a Non-stationary Environment

机译：非平稳环境下正交级数核回归神经网络的弱收敛性

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In the paper general regression neural networks, based on the orthogonal series-type kernel, is studied. Convergence in probability is proved assuming non-stationary noise. The performance is investigated using syntetic data.

机译：本文研究了基于正交序列型核的广义回归神经网络。假设非平稳噪声，则证明概率收敛。使用句法数据研究性能。

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《International conference on parallel processing and applied mathematics》|2012年|443-450|共8页
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Meng Joo Er; Piotr Duda;
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