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运用一种不同类型行为函数的梯度神经网络来求解源于Lyapunov矩阵方程的一类方程.通过理论分析,发现任何单调递增的奇行为函数可用于梯度神经网络的构造且改进后的梯度神经网络模型具有全局收敛性.此外,当使用power-sigmoid行为函数时,梯度神经网络模型与线性神经网络模型相比具有超收敛性.
改进的梯度神经网络求解源于Lyapunov矩阵方程的一类方程
【摘 要】
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运用一种不同类型行为函数的梯度神经网络来求解源于Lyapunov矩阵方程的一类方程.通过理论分析,发现任何单调递增的奇行为函数可用于梯度神经网络的构造且改进后的梯度神经网
【机 构】
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西北民族大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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西北民族大学学报:自然科学版
【发表日期】
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2020年3期
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