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线性约束条件下任意凸函数的神经网络优化模型
引用本文:宋荣方, 毕光国. 线性约束条件下任意凸函数的神经网络优化模型[J]. 电子与信息学报, 2001, 23(11): 1140-1147.
作者姓名:宋荣方  毕光国
作者单位:1. 南京邮电学院通信工程系,
2. 东南大学无线电工程系,
基金项目:国家自然科学基金(批准号 69882004),原邮电部预研基金(98部预4)
摘    要:该文提出了线性约束条件下任意凸函数的神经网络优化模型,所构造的能量函数的平衡点即为原问题的最优解,克服了传统的神经网络优化方法所存在的问题,网络是全局稳定的,并能收敛到最优点,计算机仿真结果证明了本文方法的有效性。

关 键 词:神经网络   神经优化   神经计算   凸规划
收稿时间:1999-10-08
修稿时间:1999-10-08

A NEURAL NETWORK MODEL FOR THE OPTIMIZATIN OF ARBITRARY CONVEX FUNCTIONS WITH LINEAR CONSTRAINTS
Song Rongfang, Bi Guangguo. A NEURAL NETWORK MODEL FOR THE OPTIMIZATIN OF ARBITRARY CONVEX FUNCTIONS WITH LINEAR CONSTRAINTS[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2001, 23(11): 1140-1147.
Authors:Song Rongfang  Bi Guangguo
Affiliation:Dept. of Telecommun.,Nanjing Inst. of Posts and Telecommunications Nanjing 210003 China;Dept. of Radio Engineering Southeast University Nanjing 210096 China
Abstract:This article presents a neural network model for the optimization of arbitrary convex functions with linear constraints. The equilibrium point of the energy function constructed is the optima] solution of the original problem. The problems, which would arise in conventional neural network optimization methods, are overcome. The neural model is globally stable and can converge to the optimal point. The computer simulation results verify the effectiveness of the method.
Keywords:Neural network   Neural optimization   Neural computing   Convex programming
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