用于线性噪声时变凸二次规划的归零神经网络

摘要：

针对线性噪声可能会对现有的归零神经网络(ZNN)模型求解时变二次规划(TVQP)问题产生负面影响,从而导致模型收敛缓慢、准确率降低的问题,提出了一种双重积分增强ZNN(DIEZNN)模型.为了解决线性噪声的干扰,在 ZNN 原有公式基础上引入双重积分,设计了一个激活函数去除线性噪声的影响.理论分析证实了 DIEZNN 模型具有收敛性和良好的噪声抑制能力.实验结果表明,与传统的梯度神经网络和其他变量 ZNN模型相比,DIEZNN模型收敛更快、精度更高,并且能够有效地解决线性噪声的影响.

关键词：归零神经网络、时变二次规划、线性约束、噪声干扰

所属期刊栏目：44

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;湖南省自然科学基金资助项目;湖南省教育局研究基金资助项目;吉首大学科学研究基金资助项目

在线出版日期：2023-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：226-233