v正交基网络

为了改进bp网络的收敛速度与连续正交基网络无法逼近非连续函数的问题，构造了一类基于v正交基的前馈神经网络(简称v正交基网络)，并研究其收敛性条件与伪逆规则。由于v系统是厂(巨0,1习)上的一类完备的正交函数系，且fouricr-v级数有较快的收敛速度，因此，v正交基网络有较快的收敛速度，且能有效地逼近一类强间断的一元函数。最后，通过仿真实验证明，v正交基网络的收敛速度明显优于传统的13p网络、小波网络与工cgcndrc网络，特别是逼近一类间断点在二进制有理数处的函数时，其优势更加明显。