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内容简介:
泛函网络是类似于人工神经网络的一种新型网络，有些理论和应用方面的基础还不太健全，需要人们不断提出更适合于所要解决问题的新结构、理论与学习算法来丰富泛函网络理论并拓宽其应用范围。这本专著介绍了作者近年来在泛函网络新模型、理论及其学习算法与应用方面所取得的最新研究成果。全书共13章，讨论了泛函网络的概念、模型、学习算法与应用，包括多维函数逼近泛函网络、回归泛函网络、层次泛函网络、Euclidean泛函网络、Fuzzy泛函网络、复值泛函网络、序列泛函网络、级数泛函网络等，为某些没有直观背景的数学形式或结构找到一定意义下的实际背景，为数学开辟一条新的通向应用领域的道路。 
