【摘 要】
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投影型神经网络具有自然保证解的可行性、可调参数少、搜索方向维数低和模型结构简单等优点,已引起众多学者关注.神经网络可用于求解优化问题的前提是它应具有全局收敛性.目
【机 构】
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绍兴文理学院计算机科学系,西安交通大学理学院信息与系统科学研究所
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投影型神经网络具有自然保证解的可行性、可调参数少、搜索方向维数低和模型结构简单等优点,已引起众多学者关注.神经网络可用于求解优化问题的前提是它应具有全局收敛性.目前,该模型的这一性质仅对有界约束下严格凸二次规划问题得到了证明.该文利用常微分方程理论和LaSalle不变原理,通过构造Lyapunov函数,证明了该网络对一般凸规划问题的全局收敛性,并将约束区域推广到任一闭凸集.该文的结论奠定了该类网络的应用基础,扩大了它的应用范围.同时作者也讨论了该模型在较弱限制条件下的指数收敛性.最后给出一组实例,说明该网
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