原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对函数是非光滑的问题以及采用固定惩罚项的弊端,利用Clarke广义梯度的理论和Lagrange乘子法的思想,建立了一个微分包含的神经网络模型。此模型是采用罚函数的方法,有效避免了固定项的缺陷。理论证明了网络是有全局解的,并且收敛到原问题的关键点集,对于凸问题来说网络收敛的平衡点就是问题的最优点。最后通过仿真实验验证了理论结果的正确性。
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有限时间收敛
基于拉格朗日神经网络的稀疏信号恢复算法
拉格朗日乘子
Lyapunov函数
神经网络
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 一种新型拉格朗日神经网络解决非光滑优化问题
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 非光滑优化 神经网络 局部利普西斯函数 拉格朗日函数
年,卷(期) 2016,(11) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 3261-3264,3269
页数 5页 分类号 TP183
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001--3695.2016.11.014
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 喻昕 广西大学计算机与电子信息学院 24 68 5.0 7.0
2 许治健 广西大学计算机与电子信息学院 3 5 2.0 2.0
3 李晨宇 广西大学计算机与电子信息学院 2 5 2.0 2.0
4 曾俊彦 广西大学计算机与电子信息学院 1 3 1.0 1.0
传播情况
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2019(2)
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  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
非光滑优化
神经网络
局部利普西斯函数
拉格朗日函数
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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总被引数(次)
238385
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