用于一般矩阵奇异值分解的左、右神经网络

本文利用线性规划神经网络的结构和第一主分量分析神经网络的动态方程，提出一种左、右神经网络（ＬＲＮＮ），给出并证明了它的有界性和稳定性定理。加上反Ｈｅｂｂ权修正规则，ＬＲＮＮ可以进行奇异值分解（ＳＶＤ）和对称矩阵的特征值分解（ＥＶＤ）．从渐近收敛速度和仿真结果都说明，ＬＲＮＮ是非常有效的。