主講人：曹飛龍教授
　　地點：屏峰校區理A110
　　時間：2013年3月28日（周四）13:30-15:00
　　主辦單位：理學院
　　聯系電話：85290306
    
　　主講人簡介：
　　曹飛龍，中國計量學院教授，1965年8月生，博士后。浙江省重點學科"應用數學"學科負責人，理學院院長, 計量與計算科學研究所所長, 浙江省高校中青年學科帶頭人, 浙江省“151”第二層次培養人員，西安交通大學兼職博士生導師。研究方向：智能計算及其應用，函數逼近論及其應用。主持國家自然科學基金（可信軟件）重大研究計劃1項、面上項目3項、國際合作項目1項，在《中國科學》、《數學學報》與《數學年刊》（中、英文）等上發表30篇，在《Neural Networks》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》等國際刊物上發表學術論文100余篇，其中被SCI檢索80多篇。
    
　　講座摘要：
　　神經網絡逼近是神經網絡學習與設計最核心的科學問題，其包含兩個主要問題：稠密性與復雜性。由于復雜性研究困難較大，已有的研究大多僅涉及稠密性問題（即逼近的可能性），對復雜性鮮有涉及。我們通過尋求新的分析方法，對網絡逼近的復雜問題深入研究。利用非線性的Sigmodial函數、廣義的Guanssian核函數、Steklov平均函數等構造了三層網絡，建立了逼近的復雜性定理并給出實現逼近的算法，特別是建立了逼近的下方估計定理。所建立的復雜性定理，揭示了網絡隱層的拓撲結構與逼近速度之間的關系，為網絡的隱層設計提供理論指導。