马尔可夫链是一种用于预测未来的数学工具，广泛应用于科学、工程、经济学等领域。它具有高效建模和“无记忆”特性，适用于金融、遗传学、机器人等领域。隐藏马尔可夫模型可用于预测系统行为，适用于工程、金融建模、语音识别等领域。
本文研究了以余弦基函数为基础的无记忆单变量连续函数逼近方法，通过有监督学习获得逼近系数。该方法简单且具有可控的收敛时间和误差调整，通过仿真实例展示了其性能。
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