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1、RearchApproximationofNonlineDSystemsByRecurrentNeuralNetworksAThesisSubmittedtoNingxiaUniversityInpartialfulfillmentoftherequirementforthedegreeofMasterofScienceinAppliedMathematicsbyJinZhiSupervior:AssociateProfessorLiF
2、engjunMarch,2014寧夏大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要摘要本學(xué)位論文主要研究了反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)對(duì)非線性動(dòng)力系統(tǒng)的逼近問題,由于RNN是一種高度復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng),其非線性特性使得它具有豐富的動(dòng)力學(xué)特性,對(duì)非線性系統(tǒng)具有較強(qiáng)的逼近能力鑒于此,本文討論了RNN的逼近性,使其更具有一般意義在第二章,討論了RNN對(duì)非線性離散系統(tǒng)的逼近,并把有關(guān)結(jié)論、推論推廣到RNN對(duì)時(shí)變的非線性離散動(dòng)力系統(tǒng)的逼近,使其一般化在第三章,由于帶延遲的RNN結(jié)
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