摘要：本文计论神经网络的能力问题及其在系统识别中的一些逼近问题。文中证明了：①函数ｇ∈Ｌ＾ｐｌｏｃ（Ｒ＾１）∩Ｓ＇（Ｒ＾１）为一Ｌ＾ｐ＝Ｔａｕｂｅｒ－Ｗｉｅｎｅｒ函数的充要条件为ｇ不是一个多项式；②当ｇ∈（Ｌ＾ｐＴＷ）时，Σ＾Ｎｉ＝１ｃ汩ｇ（ｙｉ·ｘ＋θｉ）全体在Ｌ＾ｐ（Ｋ）中稠密；③证明了用一元函数的复合可以逼近定义在Ｌ＾ｐ（Ｋ）上的连续（线性或非线性）泛函及Ｌ＾ｐ１（Ｋ１）到Ｌ＾ｐ２（Ｋ２）中的连续

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