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一个解决线性互补问题的新型神经网络
  • ISSN号:2095-2651
  • 期刊名称:《数学研究及应用:英文版》
  • 时间:0
  • 分类:O175.1[理学—数学;理学—基础数学] O221.1[理学—运筹学与控制论;理学—数学]
  • 作者机构:[1]大连理工大学应用数学系,辽宁大连116024
  • 相关基金:Foundation item:the State Foundation of Ph.D Units of China(20020141013);the National Natural Science Foundation of China(10471015).
中文摘要:

本文构造了一个新型的解决线性互补问题的神经网络,不同于那些运用罚函数和拉格朗日函数的神经网络,它的结构简单,易于计算,我们证明了该神经网络的全局收敛性和稳定性,并给出数值实验检验其有效性。

英文摘要:

In this paper, we present a neural network for solving linear complementarity problem in real time. It possesses a very simple structure for implementation in hardware. In the theoretical aspect, this network is different from the existing networks which use the penalty functions or Lagrangians. We prove that the proposed neural network converges globally to the solution set of the problem starting from any initial point. In addition, the stability of the related differential equation system is analyzed and five numerical examples are given to verify the validity of the neural network.

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期刊信息
  • 《数学研究及应用:英文版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:大连理工大学
  • 主编:王仁宏
  • 地址:大连理工大学应用数学系
  • 邮编:116024
  • 邮箱:
  • 电话:0411-84707392
  • 国际标准刊号:ISSN:2095-2651
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1579/O1
  • 邮发代号:8-92
  • 获奖情况:
  • 1998年大连市优秀期刊奖,2000年大连市优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),德国数学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:36