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将传统梯度神经网络（GNN）与张神经网络（ZNN）巧妙结合,提出了一种新型的神经网络（NNN）模型.在相同的条件下,采用NNN,GNN,ZNN模型求解时变矩阵M-P逆,从理论上证明了NNN模型的有效性和优越性.计算机仿真结果表明NNN模型在有噪声的条件下求解矩阵M-P逆具鲁棒性.
新型递归神经网络求解时变矩阵Moore-Penrose逆
【摘 要】
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将传统梯度神经网络（GNN）与张神经网络（ZNN）巧妙结合,提出了一种新型的神经网络（NNN）模型.在相同的条件下,采用NNN,GNN,ZNN模型求解时变矩阵M-P逆,从理论上证明了NNN模型的有效性和
【机 构】
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吉首大学数学与统计学院,吉首大学信息科学与工程学院
【出 处】
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吉首大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2017年3期
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