典型文献
面向时变复数西尔维斯特方程的有限时间神经网络研究
文献摘要：
针对时变复数西尔维斯特方程的实时求解问题,提出了两种有限时间神经网络(FTNN)模型.该方案基于张神经网络(ZNN)在实数域中的动力学方法,设计面向复数域的神经动力学方程.针对动力学方程中非线性激励函数的数值计算问题,应用两种等价的处理方法.第一种方法是处理复数输入的实部与虚部,第二种方法是处理复数输入的模数.通过使用有限值激励函数加快FTNN模型的求解速度,进一步提高了模型的收敛速度和计算精度.实验结果表明,在求解时变复数西尔维斯特方程时,相比于传统的周期神经网络求解法,所提出的网络模型具有更好的收敛性和稳定性.
文献关键词：
时变复数西尔维斯特方程;有限时间神经网络(FTNN);有限值激励函数;收敛速度;计算精度
中图分类号：
作者姓名：
高畅;孔颖
作者机构：
浙江科技学院信息与电子工程学院 杭州 310023
文献出处：
引用格式：
[1]高畅;孔颖-.面向时变复数西尔维斯特方程的有限时间神经网络研究)[J].高技术通讯,2022(06):587-596
A类：
时变复数西尔维斯特方程,西尔维斯,FTNN,有限值激励函数
B类：
有限时间,ZNN,实数域,复数域,神经动力学,动力学方程,等价,第一种,第二种,模数,收敛速度,计算精度,收敛性
AB值：
0.134702
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