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解决伪凸优化问题的两阶段神经网络模型
1
作者
孙菲
李国成
《北京信息科技大学学报(自然科学版)》
2014年第3期81-83,88,共4页
提出了一个两阶段神经网络模型,以解决线性等式约束的光滑伪凸优化问题。在神经网络的第1阶段,状态向量有限时间收敛到可行域;第2阶段状态向量全局收敛到原问题的优化解,严格分析了网络的收敛性和优化性,对收敛时间进行了准确估计。
关键词
线性等式约束
收敛性
伪凸优化
两阶段神经网络模型
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职称材料
题名
解决伪凸优化问题的两阶段神经网络模型
1
作者
孙菲
李国成
机构
北京信息科技大学理学院
出处
《北京信息科技大学学报(自然科学版)》
2014年第3期81-83,88,共4页
基金
北京市教育委员会科技计划面上项目(KM201311232019)
文摘
提出了一个两阶段神经网络模型,以解决线性等式约束的光滑伪凸优化问题。在神经网络的第1阶段,状态向量有限时间收敛到可行域;第2阶段状态向量全局收敛到原问题的优化解,严格分析了网络的收敛性和优化性,对收敛时间进行了准确估计。
关键词
线性等式约束
收敛性
伪凸优化
两阶段神经网络模型
Keywords
linear equality constraints
convergence
pseudoconvex optimization
two-stage neuralnetwork model
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
解决伪凸优化问题的两阶段神经网络模型
孙菲
李国成
《北京信息科技大学学报(自然科学版)》
2014
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参考文献
引证文献
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