摘要
本文对于求解实际生活中具有广泛应用的逆变分不等式给出了一个神经网络的模型,在一定的条件下,所提出来的神经网络模型不仅是Lyapunov稳定的,而且全局渐近收敛于原问题的一个精确解.
A neural network model is given in this paper for solving monotone inverse variational inequalities,which have wide applications.Under mild conditions,the proposed neural network is shown to be globally convergent and globally asymptotically stable.
出处
《南京大学学报(数学半年刊)》
CAS
2010年第2期272-278,共7页
Journal of Nanjing University(Mathematical Biquarterly)
基金
淮海工学院资助(KX08037)
关键词
逆变分不等式
单调映射
神经网络
Inverse variational inequality
monotone mapping
neural network