NFI-AMS学习算法的收敛性分析

闫守峰; 柳重堪

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在分析基于牛顿前向插值公式的联想记忆系统（ＮＦＩ－ＡＭＳ）的迭代过程的基础上，给出了该算法收敛的充分必要条件。并指出该算法的收敛性与被逼近函数无关，而只与逼近多项式的次数及逼近区域的剖分方式和样本点的选取方式有关。数值模拟表明，对相同的分段数和采样方式来说，随着逼近多项式次数的增加，Ｇ的谱半径将逐渐增大并最终超过１。故ＮＦＩ－ＡＭＳ算法适用于低次分段多项式逼近。

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来源
《数据采集与处理》 |1999年第1期|13|共1页
作者
闫守峰; 柳重堪;
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