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求解极小l_1模和极小l_∞模的神经网络

An Neural Network Approach to Computing l_1 Norm Minimization and l_∞ Norm Minimization
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摘要 将极小l_1模和极小l_∞模问题同时映射到一个易于电路实现的神经网络模型上[1],利用该网络,可获得极小ι1模和极小ι∞模问题的实时最优解。 An neural network approach to computing ι1 norm minimization and ι∞ norm minimization is presented. The problems of ι1 norm minimization and ι∞ norm minimization are mapped onto a neural network model which can be realized easily by circuits. When the circuits which make up the neural network model reaches the stable state, the output of network will give the optimal solutions for the problems of ι1 norm minimization and ι∞ norm minimization.
作者 夏又生
出处 《南京邮电学院学报》 北大核心 1996年第1期38-40,共3页 Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications(Natural Science)
关键词 神经网络 极小化 线性规划 Neural network Linear programming Minimization
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