期刊专题

10.3778/j.issn.1002-8331.1902-0116

一种解决非光滑伪凸优化问题的新型神经网络

引用
针对带有不等式约束条件的非光滑伪凸优化问题,提出了一种基于微分包含理论的新型递归神经网络模型,根据目标函数与约束条件设计出随着状态向量变化而变化的罚函数,使得神经网络的状态向量始终朝着可行域方向运动,确保神经网络状态向量可在有限时间内进入可行域,最终收敛到原始优化问题的最优解.最后,用两个仿真实验用来验证神经网络的有效性与准确性.与现有神经网络相比,它是一种新型的神经网络模型,模型结构简单,无需计算精确的罚因子,最重要的是无需可行域有界.

非光滑伪凸函数、神经网络、收敛、优化问题

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TP183(自动化基础理论)

国家自然科学基金61862004,61462006

2019-06-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

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计算机工程与应用

1002-8331

11-2127/TP

55

2019,55(12)

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国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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