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Application of combined neural networks in nonlinear function approximation

机译:组合神经网络在非线性函数逼近中的应用

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摘要

Discusses neural networks in combination with mathematical models used to approximate functions whose forms are unknown. The method can speed up the convergence and improve the generalization ability of neural networks. The validity of the method presented is proved by two practical examples.
机译:与用于近似形式未知的函数的数学模型结合讨论神经网络。该方法可以加快收敛速度​​,提高神经网络的泛化能力。通过两个实例验证了所提方法的有效性。

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