基于误差范数的噪声抑制自适应系数零化神经网络求解时变西尔...
实质审查的生效
摘要

本发明公开基于误差范数的噪声抑制自适应系数零化神经网络求解时变西尔维斯特方程的方法,包括以下步骤:步骤A.首先建立求解时变西尔维斯特方程的数学模型;步骤B.定义基于误差范数的噪声抑制自适应系数零化神经网络,讨论其收敛性;步骤C.将不同的噪声加入模型,讨论不同噪声影响下模型的鲁棒性;步骤D.初始化参数,进行结果验证和分析,能够将基于误差范数的噪声抑制自适应系数引入ZNN模型,理论分析该方法的全局收敛性,并将不同的噪声引入模型,分析模型在不同噪声影响下的稳定性,经验证,模型在不同噪声的影响下都很快地收敛到零,从而证明该方法的有效性和优越性。

基本信息
专利标题 :
基于误差范数的噪声抑制自适应系数零化神经网络求解时变西尔维斯特方程的方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114491400A
申请号 :
CN202210035500.3
公开(公告)日 :
2022-05-13
申请日 :
2022-01-13
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
李坤键姜丞泽肖秀春
申请人 :
广东海洋大学
申请人地址 :
广东省湛江市麻章区海大路1号
代理机构 :
北京快易权知识产权代理有限公司
代理人 :
衣秀丽
优先权 :
CN202210035500.3
主分类号 :
G06F17/16
IPC分类号 :
G06F17/16  G06F17/11  G06N3/02  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F17/00
特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法
G06F17/10
复杂数学运算的
G06F17/16
矩阵或向量计算的
法律状态
2022-05-31 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 17/16
申请日 : 20220113
2022-05-13 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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