An orthogonal functional basis method for function approximation is disclosed. Starting with the orthogonal least squares method, a new subset selection method for selecting a set of appropriate basis functions is explained where, instead of picking a subset from a given functional basis, the subset is selected from a combination of functional basis evolved from a set of heterogeneous basis functions. The method results in a more efficient neural network.

Eine orthogonale Funktionsgrundlage Methode für Funktion Näherungswert wird freigegeben. Beginnend mit dem orthogonalen wird kleinste Quadratmethode, eine neue Teilmenge Vorwählermethode für das Vorwählen eines Satzes passender Grundlage Funktionen erklärt, wo, anstatt, eine Teilmenge von einer gegebenen Funktionsgrundlage auszuwählen vorgewählt wird, die Teilmenge von einer Kombination der Funktionsgrundlage entwickelt von einem Satz heterogenen Grundlage Funktionen. Die Methode ergibt ein leistungsfähigeres neurales Netz.