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文檔簡介
1、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的優(yōu)化計(jì)算能力,是目前神經(jīng)計(jì)算應(yīng)用最為廣泛的一類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.本文針對約束鞍點(diǎn)問題和球覆蓋最小半徑的計(jì)算問題,分別利用投影法、對目標(biāo)函數(shù)加上很小“擾動函數(shù)”的逼近法、罰函數(shù)法和梯度法等建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行求解,并基于LaSalle不變集原理和Lyapunov直接法等工具,對模型的動態(tài)特性進(jìn)行研究,從而設(shè)計(jì)出避免陷入局部極小的優(yōu)化計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.全文共分五章: 第一章簡要回顧了優(yōu)化計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的發(fā)展概況,
2、以及利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解鞍點(diǎn)問題和球覆蓋最小半徑問題的研究現(xiàn)狀. 第二章通過投影法把Hilbert空間中的鞍點(diǎn)問題轉(zhuǎn)化為某動態(tài)系統(tǒng)的平衡點(diǎn)問題,并利用抽象空間常微分方程理論證明了該動態(tài)系統(tǒng)解的存在唯一性.然后通過把LaSalle不變集原理推廣到Hilbert空間,給出了平衡點(diǎn)的大范圍漸近穩(wěn)定性條件. 第三章把約束鞍點(diǎn)問題轉(zhuǎn)化為等價(jià)的無約束問題,然后利用投影法構(gòu)造了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行求解,并利用第二章結(jié)論證明了在適當(dāng)條件下,
3、模型大范圍收斂于問題的精確解.本模型還可用于求解目標(biāo)函數(shù)具有連續(xù)和離散變量的極小極大問題.該模型包含文獻(xiàn)[1,2]作為特例,推廣并減弱了文獻(xiàn)[2-5]中的穩(wěn)定性和收斂性條件.仿真結(jié)果表明,該模型是有效的. 第四章通過對目標(biāo)函數(shù)加上一個(gè)很小但性質(zhì)較好的擾動函數(shù),利用逼近法構(gòu)造一個(gè)新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來求解約束鞍點(diǎn)問題,并證明:無須另外的凸性假設(shè),模型均大范圍指數(shù)收斂于問題的逼近解,從而能夠快速求解文獻(xiàn)[1,2]不能求解的問題.仿真結(jié)果
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