基于吸引域的总体极小化问题的神经网络求解

• 作者: 张全举 曲小钢 陈开周
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 总体极值 神经网络 全局吸引性 吸引域
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 41-44
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2004.01.011

摘要

神经网络求解优化问题具有非常强大的实时计算功用,因此近年来受到了密切的关注.这里考察了求解无约束总体极小化问题的神经网络方法,提出了一种新的网络求解模型.从基于吸引域分析方法为出发点证明了所给网络平稳点集合的全局吸引性.分析了网络的电路实现,并估计了各个平稳点的吸引域.这些理论分析与估计是构造所提神经网络模型的依据,同时也是网络可靠运行的基础.此外,数值模拟试验也充分揭示了这个网络模型在实际运行中都能够很好地求解总体极小化问题,是一个十分有效的神经网络系统.这里的结果表明:这里提出的网络模型无论从理论上还是实际运行中都能够可靠且稳定地求解总体极值问题,基于吸引域构造神经网络的方法是一种很有潜力的神经网络求解优化问题的研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈开周	西安电子科技大学理学院	15	94	5.0	9.0
2	曲小钢	西安建筑科技大学理学院	21	53	4.0	4.0
3	张全举	西安建筑科技大学理学院	6	11	2.0	3.0