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摘要
在实际问题领域中,经常利用离散的观测数据去重构现实中连续的函数及
其导数值但实际的观测数据通常带有噪声而由含噪声的函数值去求其导数的
.,
问题是不适定的.目前常用一些基于如样条函数的正则化方法来解决这个不适
定的问题.同样,在观测数据带噪声的情况下,基于神经网络求解数值微分也是
个不适定问题.本文在类似的Tikhonov正则化框架下,基于神经网络重构函数,
并利
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