求解超定线性方程组L1—范数最优解的神经网络方法

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基于线性规划对偶理论,本文给出一种求解超定性方程组L1-范数解的神经网络方法。这一方法由两部分组成,首先利用LSSM神经网络求出L1问题的近似对偶解,然后利用改进的T-H网络求L1-问题的解,当参数选择适当时,T-H网络的全局渐近稳定点就是问题的精确解,模拟试验也表明了这一方法的可行性。
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