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1、浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文雙權(quán)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性映射逼近研究及其應(yīng)用姓名：梅旭時(shí)申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：控制工程指導(dǎo)教師：曹文明趙建偉20050220浙江工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文NoNLINEARMAPPINGAPPROACHINGRESEARCHANDAPPLIC』蛆’IoNBASEDoNTHETWOWElGHTSNEURALNETWORKSABSTRACTTwoweightsneuronsareatypeofhigherneuronsw
2、ithdifferentcharacteristicsineachdirectionandagoodpropertyoflocalreactionThefeedback—forwardneuralnetworkmadeupofitisafunctionalapproachingnetworkofadvantageouspropertiesHowever，sincethemodeloftwoweightsneuroncameintobei
3、ng，therehasbeenlessresearchonfunctionalapproachingThispaperaimingattheproblemofforecastingthetimeseriesofchaosthatusuallylqlnintointheactualfieldofengineeringapplication，studiesthetheoryofnonlinearreflectionapproachingof
4、tWOweightsneuralnetworksanditsabilitytOforecastthetimeseriesofchaosforecastThispaper，basedorlcomprehensivesiMn—upoftheexistingresearchfindingsinfunctionalapproachingoffeedbackforwardneuralnetwork，constructsanewstructureo
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