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综合馆
投影型神经网络算法的全局收敛性分析
  • 摘要

    投影型神经网络具有自然保证解的可行性、可调参数少、搜索方向维数低和模型结构简单等优点,已引起众多学者关注.神经网络可用于求解优化问题的前提是它应具有全局收敛性.目前,该模型的这一性质仅对有界约束下严格凸二次规划问题得到了证明.该文利用常微分方程理论和LaSalle不变原理,通过构造Lyapunov函数,证明了该网络对一般凸规划问题的全局收敛性,并将约束区域推广到任一闭凸集.该文的结论奠定了该类网络的应用基础,扩大了它的应用范围.同时作者也讨论了该模型在较弱限制条件下的指数收敛性.最后给出一组实例,说明该网络计算上是可行和有效的.

  • 作者

    李有梅  申建中  徐宗本  LI You-Mei  SHEN Jian-zhong  XU Zong-Ben 

  • 作者单位

    绍兴文理学院计算机科学系,绍兴,312000;西安交通大学理学院信息与系统科学研究所,西安,710049/西安交通大学理学院信息与系统科学研究所,西安,710049

  • 刊期

    2005年7期 ISTIC EI PKU

  • 关键词

    神经网络  凸规划  全局收敛  平衡点  投影算子 

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3.215.182.81