摘要
近年来,梯度神经网络(GNN)因其内在的并行和分布处理、硬件可实现等特性而受到众多学者的关注,在线性矩阵方程的实时求解方面得到广泛应用。在之前文献研究无噪声情况下求解线性矩阵方程的GNN模型的基础上,仿真研究了有噪声干扰下该模型的鲁棒性。计算机仿真结果表明,通过增大模型参数,可以有效地减少模型的稳态解误差。
出处
《电脑编程技巧与维护》
2024年第5期145-147,共3页
Computer Programming Skills & Maintenance
基金
广东省普通高校特色创新项目(2022KTSCX292)
广东省普通高校重点科研平台和项目(2023ZDZX1073)
广州番禺职业技术学院科研项目(2022KJ03)。
