本文主要研究内容
作者喻昕,胡悦,马崇,伍灵贞,汪炎林（2019）在《递归神经网络方法解决非光滑伪凸优化问题》一文中研究指出：针对目标函数为非光滑伪凸函数且带有等式约束和不等式约束的优化问题,基于罚函数以及微分包含的思想,构建一个层次仅为一层且不包含惩罚算子的新型递归神经网络模型。该模型不用提前计算惩罚参数,能够很好地收敛。理论证明全局解存在,模型的状态解能够在有限的时间内进到原目标函数的可行域并不再离开,其状态解最终收敛到目标函数的一个最优解。仿真实验证实了理论结果的可行性。
Abstract
zhen dui mu biao han shu wei fei guang hua wei tu han shu ju dai you deng shi yao shu he bu deng shi yao shu de you hua wen ti ,ji yu fa han shu yi ji wei fen bao han de sai xiang ,gou jian yi ge ceng ci jin wei yi ceng ju bu bao han cheng fa suan zi de xin xing di gui shen jing wang lao mo xing 。gai mo xing bu yong di qian ji suan cheng fa can shu ,neng gou hen hao de shou lian 。li lun zheng ming quan ju jie cun zai ,mo xing de zhuang tai jie neng gou zai you xian de shi jian nei jin dao yuan mu biao han shu de ke hang yu bing bu zai li kai ,ji zhuang tai jie zui zhong shou lian dao mu biao han shu de yi ge zui you jie 。fang zhen shi yan zheng shi le li lun jie guo de ke hang xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自计算机应用与软件的喻昕,胡悦,马崇,伍灵贞,汪炎林，发表于刊物计算机应用与软件2019年11期论文，是一篇关于递归神经网络论文,非光滑伪凸优化论文,收敛性论文,计算机应用与软件2019年11期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自计算机应用与软件2019年11期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：递归神经网络论文; 非光滑伪凸优化论文; 收敛性论文; 计算机应用与软件2019年11期论文;