一种激励函数可调的回归神经网络符号计算模型及应用

1引言　　hensel提升方法是由hensel本人在1900年提出,最先用于求解一元多项式的p-adic展开式,后经wang和rothschlid推广到多元多项式的情形,并应用于整数域上的多项式因式分解[1],发展到今天,hensel提升方法,在代数符号计算、近似代数符号计算等相关领域,有着广泛的应用.作者认为,几乎与hensel构造方法有关的代数计算都是一些精确计算,从一般函数逼近的观点来看,它只是一种在p-adic意义下的逼近,完全不同于通常意义下一般函数的逼近,限制了hensel提升方法的应