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基于L-S Lagrange函数的神经网络方法
基于L-S Lagrange函数的神经网络方法
作者:
彭爱民
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
L-S Lagrange函数
神经网络
渐近稳定
摘要:
利用非线性规划的Log-Sigmoid (L-S)型Lagrange函数及其对偶问题的性质,提出一种求解优化问题的神经网络方法,并讨论网络的收敛性和稳定性条件,算例表明该神经网络能有效求解.
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文献信息
篇名
基于L-S Lagrange函数的神经网络方法
来源期刊
湖北大学学报(自然科学版)
学科
数学
关键词
L-S Lagrange函数
神经网络
渐近稳定
年,卷(期)
2012,(2)
所属期刊栏目
数学与计算机科学
研究方向
页码范围
231-234
页数
分类号
O221
字数
2461字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1000-2375.2012.02.027
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
彭爱民
湖北第二师范学院数学与数量经济学院
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被引次数趋势
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节点文献
L-S Lagrange函数
神经网络
渐近稳定
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
湖北大学学报(自然科学版)
主办单位:
湖北大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1000-2375
CN:
42-1212/N
开本:
大16开
出版地:
武汉市武昌区友谊大道368号
邮发代号:
38-45
创刊时间:
1975
语种:
chi
出版文献量(篇)
2481
总下载数(次)
3
总被引数(次)
13467
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