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用于线性噪声时变凸二次规划的归零神经网络 被引量：1
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作者 李建锋 刘哲宇 +5 位作者 荣洋 李展 廖柏林 屈林曦 刘志杰 林琨煌 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期226-233,共8页
针对线性噪声可能会对现有的归零神经网络(ZNN)模型求解时变二次规划(TVQP)问题产生负面影响,从而导致模型收敛缓慢、准确率降低的问题,提出了一种双重积分增强ZNN(DIEZNN)模型。为了解决线性噪声的干扰,在ZNN原有公式基础上引入双重积... 针对线性噪声可能会对现有的归零神经网络(ZNN)模型求解时变二次规划(TVQP)问题产生负面影响,从而导致模型收敛缓慢、准确率降低的问题,提出了一种双重积分增强ZNN(DIEZNN)模型。为了解决线性噪声的干扰,在ZNN原有公式基础上引入双重积分,设计了一个激活函数去除线性噪声的影响。理论分析证实了DIEZNN模型具有收敛性和良好的噪声抑制能力。实验结果表明,与传统的梯度神经网络和其他变量ZNN模型相比,DIEZNN模型收敛更快、精度更高,并且能够有效地解决线性噪声的影响。 展开更多
关键词 归零神经网络 时变二次规划 线性约束 噪声干扰
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