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基于精确罚函数的一类广义非线性神经网络模型
基于精确罚函数的一类广义非线性神经网络模型
来源 :自动化学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mayf014
【摘 要】
:
针对一般的非线性优化问题定义了一种2次非线性罚函数,证明了在一定条件下对应的罚优化问题的精确罚定理,由此引进了一种广义非线性神经网络模型,并证明了这种网络的平衡点与
【作 者】
:
孟志青
胡奇英
杨晓琪
【机 构】
:
西安电子科技大学经济管理学院,香港理工大学应用数学系
【出 处】
:
自动化学报
【发表日期】
:
2003年5期
【关键词】
:
广义非线性神经网络模型
精确罚函数
反馈式神经网络
最优化问题
Neural networks
non-linear penalty function
op
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针对一般的非线性优化问题定义了一种2次非线性罚函数,证明了在一定条件下对应的罚优化问题的精确罚定理,由此引进了一种广义非线性神经网络模型,并证明了这种网络的平衡点与能量函数之间的联系,在一定条件下对应的平衡点收敛到原问题的最优解.这种神经网络模型对于求解许多优化问题具有重要的作用.
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