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基于Lagrange乘子法的非线性规划神经网络 被引量:7
1
作者 黄远灿 孙圣和 韩京清 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第1期24-28,共5页
本文针对文献[1]中非线性规划神经网络的缺点,提出一种新的非线性规划神经网络.在文中,我们分析了网络的收敛性和稳定性,并给出其电路实现.仿真结果证明了该神经网络能有效地求解非线性规划问题.
关键词 非线性规划 lagrange乘子 神经网络
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基于Lagrange乘子法神经网络求解弹塑性力学有限元问题 被引量:2
2
作者 李海滨 王亮 +1 位作者 尚凡华 段志信 《重庆工学院学报》 2007年第5期16-19,共4页
根据人工神经网络的基本优化机理,研究了基于Lagrange乘子法神经网络求解弹塑性力学有限元问题.该神经网络对弹塑性力学有限元问题模型的不等式约束直接进行处理,无需添加松弛变量,降低了网络模拟和硬件实现的复杂程度.还分析了该神经... 根据人工神经网络的基本优化机理,研究了基于Lagrange乘子法神经网络求解弹塑性力学有限元问题.该神经网络对弹塑性力学有限元问题模型的不等式约束直接进行处理,无需添加松弛变量,降低了网络模拟和硬件实现的复杂程度.还分析了该神经网络的收敛性和稳定性.最后对一个简单弹塑性问题进行了数值仿真,计算结果表明了该神经网络求解弹塑性力学有限元问题的可行性. 展开更多
关键词 神经网络 弹塑性 有限元法 lagrange乘子
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一种新型的Lagrange非线性规划神经网络 被引量:6
3
作者 黄远灿 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期27-29,共3页
通过改造Lagrange乘子项 ,对不等式约束和等式约束用同样的方法处理 ,构造出一种新型的Lagrange非线性规划神经网络 ,并对网络的稳定性和收敛性进行严格的理论分析 .而且 ,用增加惩罚项的方法 。
关键词 非线性规划 神经网络 lagrange乘子
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带有变化分布时滞的复值神经网络Lagrange稳定性 被引量:2
4
作者 张磊 宋乾坤 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2017年第10期1180-1186,共7页
研究了带有变化分布时滞的复值神经网络Lagrange稳定性问题.通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,并使用矩阵不等式技巧,建立了网络全局指数Lagrange稳定性的判定条件.提供的判据是复值线性矩阵不等式,能够使用MATLAB软件的YALMIP工... 研究了带有变化分布时滞的复值神经网络Lagrange稳定性问题.通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,并使用矩阵不等式技巧,建立了网络全局指数Lagrange稳定性的判定条件.提供的判据是复值线性矩阵不等式,能够使用MATLAB软件的YALMIP工具箱快速计算. 展开更多
关键词 复值神经网络 变化分布时滞 lagrange稳定性 复值线性矩阵不等式
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Lagrange优化的LMK神经网络盲多用户检测
5
作者 李艳琴 张立毅 +1 位作者 郭纯生 储琳琳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第18期146-148,共3页
提出一种基于LMK准则的前馈神经网络盲多用户检测算法,给出算法的代价函数和约束条件,利用Lagrange方法对带约束的代价函数进行优化,获得前馈神经网络网络权值的迭代公式,从而实现神经网络盲多用户检测。仿真结果表明,新算法具有良好的... 提出一种基于LMK准则的前馈神经网络盲多用户检测算法,给出算法的代价函数和约束条件,利用Lagrange方法对带约束的代价函数进行优化,获得前馈神经网络网络权值的迭代公式,从而实现神经网络盲多用户检测。仿真结果表明,新算法具有良好的误码率性能和收敛速度。 展开更多
关键词 盲多用户检测 前馈神经网络 最小平均峰度(LMK)准则 lagrange乘子
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Lagrange优化神经网络的原理及实现
6
作者 王鸿斌 张立毅 +1 位作者 王华奎 陈艳丽 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第22期5475-5477,共3页
人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的处理部件,由人工方式建立起来的网络系统。近几年来,人工神经网络的研究工作十分活跃,取得了很大的进展,研究开发出了几十种神经网络的模型,出现了多种新型神经网络。阐述了Lag... 人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的处理部件,由人工方式建立起来的网络系统。近几年来,人工神经网络的研究工作十分活跃,取得了很大的进展,研究开发出了几十种神经网络的模型,出现了多种新型神经网络。阐述了Lagrange优化神经网络的原理和简单的电路实现,它克服了传统的基于罚函数的神经网络的缺陷,直接对不等式约束进行处理,降低了网络规模和复杂度,是一种新型的优化神经网络,并通过计算机仿真对其可行性进行了验证。 展开更多
关键词 lagrange神经网络 最优解 电路实现 罚函数 收敛
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基于Lagrange优化神经网络的盲多用户检测
7
作者 王鸿斌 张立毅 +1 位作者 王华奎 李福平 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2007年第5期89-92,共4页
Lagrange优化神经网络克服传统的基于罚函数的神经网络的缺陷,直接对不等式约束进行处理,降低网络规模和复杂度,是一种新型的优化神经网络.基于这种Lagrang优化神经网络,提出一种盲多用户检测算法,并通过仿真表明,该算法在误码率性能方... Lagrange优化神经网络克服传统的基于罚函数的神经网络的缺陷,直接对不等式约束进行处理,降低网络规模和复杂度,是一种新型的优化神经网络.基于这种Lagrang优化神经网络,提出一种盲多用户检测算法,并通过仿真表明,该算法在误码率性能方面有所改善,收敛速度也明显提高. 展开更多
关键词 lagrange神经网络 最优解 收敛 罚函数 多用户检测
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Lagrange优化前馈神经网络盲多用户检测算法
8
作者 孙云山 李艳琴 +1 位作者 张立毅 刘婷 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第8期2052-2054,共3页
提出了一种前馈神经网络盲多用户检测算法。该算法利用恒模准则构造了一个代价函数,给出了该算法的约束条件。利用增广Lagrange函数方法对带约束的代价函数进行优化求解,获得前馈神经网络网络权值和参数的迭代公式,从而实现了盲多用户... 提出了一种前馈神经网络盲多用户检测算法。该算法利用恒模准则构造了一个代价函数,给出了该算法的约束条件。利用增广Lagrange函数方法对带约束的代价函数进行优化求解,获得前馈神经网络网络权值和参数的迭代公式,从而实现了盲多用户检测。利用计算机对增广Lagrange函数优化的前馈神经网络盲多用户检测算法进行仿真。仿真结果表明,新算法具有较好的误码率及收敛特性等性能。 展开更多
关键词 盲多用户检测 前馈神经网络 代价函数 恒模准则 lagrange函数
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时滞回归神经网络Lagrange稳定的一个新判据
9
作者 陈晓旭 朱永忠 李晨 《贵州师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2017年第1期47-50,70,共5页
运用时滞微分不等式的方法,对一类Lurie型的激励函数(包括有界和无界激励函数)的时滞回归神经网络,在Lagrange意义下全局指数稳定进行了研究,拓展了稳定性的充分判据,并通过数值例子验证了所得结论的正确性和有效性。
关键词 时滞回归神经网络 lagrange稳定 全局指数吸引
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参数扰动下时滞忆阻神经网络的Lagrange稳定性 被引量:2
10
作者 李梁晨 甘勤涛 蔺佳哲 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期511-520,共10页
根据忆阻器物理特性,建立了一类荷控忆阻神经网络模型,模型中忆阻器的记忆特性被保留.针对实际忆阻器阻值与理想模型存在差异造成忆阻神经网络中参数不确定的问题,研究参数扰动下时滞忆阻神经网络的Lagrange稳定性.将模型重构为双重扰... 根据忆阻器物理特性,建立了一类荷控忆阻神经网络模型,模型中忆阻器的记忆特性被保留.针对实际忆阻器阻值与理想模型存在差异造成忆阻神经网络中参数不确定的问题,研究参数扰动下时滞忆阻神经网络的Lagrange稳定性.将模型重构为双重扰动形式以处理忆阻器忆阻值变化造成的模型中的参数变化.通过构造Lyapunov函数和应用线性矩阵不等式方法,以线性矩阵不等式形式给出了网络Lagrange稳定的充分条件,并给出了相应的全局指数吸引集的估计.最后,通过与现有模型的仿真结果对比,展示了所建立模型的优势.利用数值算例展示了参数扰动造成忆阻神经网络周期解的偏移,说明了研究参数扰动对忆阻神经网络稳定性影响的必要性,并验证了理论所得稳定性判据的可行性. 展开更多
关键词 忆阻神经网络 lagrange稳定性 参数扰动 线性矩阵不等式
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基于Markovian切换的时滞回归神经网络Lagrange全局均方指数稳定
11
作者 陈求新 时正华 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 2016年第5期433-438,共6页
对一类激励函数是Lurie型(包括有界和无界激励函数)的具有Markovian切换的时滞回归神经网络的Lagrange全局均方指数稳定性进行了研究,得到了回归神经网络在Markovian切换状态下的Lagrange全局均方指数稳定的充分判据,并通过数值例子验... 对一类激励函数是Lurie型(包括有界和无界激励函数)的具有Markovian切换的时滞回归神经网络的Lagrange全局均方指数稳定性进行了研究,得到了回归神经网络在Markovian切换状态下的Lagrange全局均方指数稳定的充分判据,并通过数值例子验证了所得结论的正确性和有效性. 展开更多
关键词 Markovian切换 时滞回归神经网络 均方指数稳定 lagrange一致稳定 全局指数吸引
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Pi-sigma神经网络的乘子法随机单点在线梯度算法 被引量:3
12
作者 喻昕 邓飞 唐利霞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第11期4074-4077,共4页
在利用梯度算法训练Pi-sigma神经网络时,存在因权值选取过小导致收敛速度过慢的问题,而采用一般罚函数法虽然可以克服这个缺点,但要求罚因子必须趋近于∞且惩罚项绝对值不可微,从而导致数值求解困难。为克服以上缺点,提出了一种基于乘... 在利用梯度算法训练Pi-sigma神经网络时,存在因权值选取过小导致收敛速度过慢的问题,而采用一般罚函数法虽然可以克服这个缺点,但要求罚因子必须趋近于∞且惩罚项绝对值不可微,从而导致数值求解困难。为克服以上缺点,提出了一种基于乘子法的随机单点在线梯度算法。利用最优化理论方法,将有约束问题转换为无约束问题,利用乘子法来求解网络误差函数。从理论上分析了算法的收敛速度和稳定性,仿真实验结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 PI-SIGMA神经网络 梯度算法 乘子 收敛速度 稳定性
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基于先验驱动深度神经网络的泊松去噪变分模型
13
作者 李倩 魏伟波 +3 位作者 杨光宇 宋金涛 孙璐 潘振宽 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期273-280,共8页
泊松去噪是一个典型的病态逆问题,其变分模型需要反复迭代和调节参数且计算效率低下,而纯深度学习模型往往依据经验设计网络且可解释性差。针对以上问题,在泊松噪声去噪变分模型的交替方向乘子法展开的基础上,设计端到端深度卷积神经网... 泊松去噪是一个典型的病态逆问题,其变分模型需要反复迭代和调节参数且计算效率低下,而纯深度学习模型往往依据经验设计网络且可解释性差。针对以上问题,在泊松噪声去噪变分模型的交替方向乘子法展开的基础上,设计端到端深度卷积神经网络,结合泊松噪声分布统计量与Bayesian最大后验概率估计推导出改进的泊松去噪变分模型。为了求解泊松去噪能量函数极值问题,采用交替方向乘子法,引入辅助变量、拉格朗日乘子和惩罚参数,将该问题分解为高斯去噪和图像重建两类交替优化子问题,先采用先验驱动的深度卷积神经网络实现高斯去噪,再通过解析迭代求解完成图像重建。实验结果表明,与基于非线性主成分分析、VST+BM3D、I+VST+BM3D和TRDPD的泊松去噪模型相比,改进模型在Set12数据集上的峰值信噪比均值分别提高2.73、0.87、0.57和0.50 dB,结构相似性均值分别提高0.148、0.046、0.020和0.047,在彩色图像及正电子发射断层扫描与计算机断层扫描图像上也明显提升了泊松去噪效果。上述实验结果证明了改进模型不仅有效去除了泊松噪声,而且避免了泊松去噪过程中产生的伪影和散斑等问题。 展开更多
关键词 泊松去噪 卷积神经网络 去噪先验 变分模型 交替方向乘子
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采用结构进化策略的Lagrange乘子法优化换热网络 被引量:8
14
作者 张春伟 崔国民 +1 位作者 陈上 陶佳男 《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期1047-1055,共9页
针对罚函数法处理有约束问题时存在的不足,采用Lagrange乘子法优化换热网络。为求解Lagrange函数方程组,根据确定性方法,提出最速下降法求解策略以及Powell法求解策略。通过极小值判断机制,保证Lagrange函数方程组的解是原换热网络目标... 针对罚函数法处理有约束问题时存在的不足,采用Lagrange乘子法优化换热网络。为求解Lagrange函数方程组,根据确定性方法,提出最速下降法求解策略以及Powell法求解策略。通过极小值判断机制,保证Lagrange函数方程组的解是原换热网络目标函数值的极小值。根据实际工况,提出结构进化策略,与Lagrange乘子法相结合,实现了换热网络全局最优化。通过经典算例验证了两种求解策略的有效性、准确性以及结构进化策略的通用性。与文献结果进行对比,结果表明本算法具有较强的局部搜索能力以及全局搜索能力,能够找到更优的换热网络结构,有利于在工业生产中节约成本。 展开更多
关键词 换热网络 lagrange乘子 最速下降法 Powell法 结构进化策略
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径向基函数(RBF)神经网络的一种极大熵学习算法 被引量:14
15
作者 张志华 郑南宁 郑海兵 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期474-479,共6页
RBF神经网络中心向量的确定是整个网络学习的关键 ,该文基于信息论中的极大熵原理构造了训练中心向量的极大熵聚类算法 ,由此给出了网络的极大熵学习算法 .文中最后分别用一个时间序列预测和系统辨识问题验证了该学习算法的有效性 ,同 ... RBF神经网络中心向量的确定是整个网络学习的关键 ,该文基于信息论中的极大熵原理构造了训练中心向量的极大熵聚类算法 ,由此给出了网络的极大熵学习算法 .文中最后分别用一个时间序列预测和系统辨识问题验证了该学习算法的有效性 ,同 RBF网络和多层感知机的误差回传算法相比 ,该算法不仅在学习精度和泛化推广能力上有一定程度的提高 ,而且学习时间有显著的降低 . 展开更多
关键词 径向基函数 极大熵原理 拉格朗日乘子 神经网络 学习算法
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一种新的神经网络集成方法及其在精准施肥中的应用 被引量:2
16
作者 于合龙 刘杰 +2 位作者 金弟 杨宇鹏 刘大有 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第9期1530-1538,共9页
为解决作物精准施肥量确定这一难题,提出了一种新的基于神经网络集成的精准施肥量确定方法.在该方法中,采用回放取样生成神经网络个体集合,通过给出一种神经网络相似度度量标准,用聚类算法AP从神经网络个体集合中选出一组精度高、多样... 为解决作物精准施肥量确定这一难题,提出了一种新的基于神经网络集成的精准施肥量确定方法.在该方法中,采用回放取样生成神经网络个体集合,通过给出一种神经网络相似度度量标准,用聚类算法AP从神经网络个体集合中选出一组精度高、多样性强的网络个体;进而形成分别用拉格朗日乘子和预测有效度法线性集成所选个体的算法LME和FEME.在基准数据集上的实验结果表明:在精度方面,算法LME要明显优于算法FEME和算法BSN(单个最优神经网络算法),且LME具有较好的泛化能力.最后在确定精准施肥量方面,对算法LME进行了实际应用,结果表明LME明显优于传统施肥模型和现有神经网络精准施肥模型. 展开更多
关键词 神经网络集成 AP聚类 预测有效度 拉格朗日乘子 线性加权集成 精准施肥
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融合过程先验知识的递归神经网络模型及其应用 被引量:5
17
作者 娄海川 苏宏业 谢磊 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1665-1673,共9页
大部分化工过程具有非线性特性,一般的线性建模方法难以有效应用。针对非线性化工过程动态建模,提出了一种基于过程先验知识的递归神经网络模型,充分发掘化工过程隐含的先验知识,并将这些先验知识以非线性约束的形式嵌入NARMAX结构的前... 大部分化工过程具有非线性特性,一般的线性建模方法难以有效应用。针对非线性化工过程动态建模,提出了一种基于过程先验知识的递归神经网络模型,充分发掘化工过程隐含的先验知识,并将这些先验知识以非线性约束的形式嵌入NARMAX结构的前馈神经网络中,同时基于增广拉格朗日乘子法约束处理机制,用PSO-IPOPT混合优化算法对过程先验知识递归神经网络权值进行优化。该过程先验知识递归神经网络模型对非线性化工过程动态建模,不仅有良好的建模精度和预测外推能力,而且能避免零增益的出现和增益反转,确保网络模型在实际应用中的安全性。文中以环管式丙烯聚合反应过程实际工业数据验证了所提网络模型的有效性。 展开更多
关键词 过程先验知识 递归神经网络 增广拉格朗日乘子 粒子群-内点法优化算法 丙烯聚合反应过程
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熵约束广义学习矢量量化神经网络和软竞争学习算法 被引量:1
18
作者 张志华 郑南宁 +1 位作者 张淮峰 于海霞 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期244-250,共7页
结合广义学习矢量量化神经网络的思想和信息论中的极大熵原理 ,提出了一种熵约束广义学习矢量量化神经网络 ,利用梯度下降法导出其学习算法 ,该算法是软竞争格式的一种推广 .由于亏损因子和尺度函数被定义为同一个模糊隶属度函数 ,它可... 结合广义学习矢量量化神经网络的思想和信息论中的极大熵原理 ,提出了一种熵约束广义学习矢量量化神经网络 ,利用梯度下降法导出其学习算法 ,该算法是软竞争格式的一种推广 .由于亏损因子和尺度函数被定义为同一个模糊隶属度函数 ,它可以有效地克服广义学习矢量量化网络的模糊算法存在的问题 .文中还给出熵约束广义学习矢量量化网络及其软竞争学习算法的许多重要性质 ,以此为依据 。 展开更多
关键词 学习矢量量化 极大熵原理 软竞争学习算法 神经网络 拉格朗日乘子
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基于神经网络的任意延迟M带小波设计 被引量:3
19
作者 郑晶 王祖林 郭旭静 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2011年第5期561-565,共5页
为了获得频率选择性更好的M带小波,提出了一种任意延时的M带余弦调制小波的优化设计方法.基于完全重构滤波器理论,通过修改系统延时参数,可以设计不同的M带双正交或正交小波.对化简为二次型的目标函数和约束条件进行参数设计时,采用增... 为了获得频率选择性更好的M带小波,提出了一种任意延时的M带余弦调制小波的优化设计方法.基于完全重构滤波器理论,通过修改系统延时参数,可以设计不同的M带双正交或正交小波.对化简为二次型的目标函数和约束条件进行参数设计时,采用增广拉格朗日乘子法将问题等价为无约束的最优化问题,提出了基于离散时间霍普菲尔德神经网络的优化设计结构.神经网络采用最速下降法做迭代运算,降低了算法的复杂度.与现有算法的实验结果相比,所提出的方法实现简单,效率高,而且优化性能更好. 展开更多
关键词 M带小波 完全重构滤波器 余弦调制滤波器组 任意延时 神经网络 增广拉格朗日乘子 最速下降法 最优化
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基于线性约束规划问题的神经网络模型
20
作者 杨军 万山虎 +1 位作者 马晓岩 秦江敏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期6-8,共3页
提出了一种基于梯度投影矩阵下的求解线性约束下规划问题的神经网络模型,并导出了线性约束下规划问题的稳定解法,该网络模型既适合于求解线性约束下线性或非二次规划问题,又适合于求解线性或非线性方程组,与其它规划问题的神经网络... 提出了一种基于梯度投影矩阵下的求解线性约束下规划问题的神经网络模型,并导出了线性约束下规划问题的稳定解法,该网络模型既适合于求解线性约束下线性或非二次规划问题,又适合于求解线性或非线性方程组,与其它规划问题的神经网络相比,更具有一般性。 展开更多
关键词 线性约束规划 神经网络 lagrange因子 模型算法 能量函数
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