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线性方程神经网络——Minimax准则的光滑法方法

Neural Networks for Linear Equation ——Smouthing Method of the Minimax's Critria
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摘要 将神经网络用于线性系统方程的求解问题 ,但所用的准则函数不是通常的最小二乘函数 ,而是l∞(或Chebyshev)范数准则函数 ,即E∞(x) =maxx∈Rn{ |ri(x) |}或E∞(x) =maxx∈Rn12 r2i(x) .先将E∞(x)光滑化 ,再利用神经网络来求解无约束光滑优化问题。并讨论了网络的收敛性和稳定性。 In the paper,neural networks are applied to explore the solving problem of linear equations.The critria is l ∞ —norm(or Chebyshev' snorm),i.e. E ∞(x)= max x∈R n{|r i(x)|}或E ∞(x)= max x∈R n12r 2 i(x) instead of usual last-squares criteria.We first smooth the objective function E ∞(x) .Then we explore the unconstrained optimization problem by using neural networks.The convergence and stability of the network are discussed. [WT5HZ]
作者 叶仲泉
机构地区 重庆大学理学院
出处 《重庆大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2000年第2期102-104,119,共4页 Journal of Chongqing University
关键词 线性方程 收敛性 神经网络 Minimax准则 光滑法 linear equations neural networks the criteria fuction of l ∞ —norm convergence
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