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Adaptive Variable Parameter ZNN for Solving Time-varying Linear Matrix Equation

机译:用于求解时变线性矩阵方程的自适应变量参数ZnN

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摘要

An adaptive fuzzy variable parametric zeroing neural network (AFV-ZNN) model is proposed to solve time-varying linear matrix equation. Distinguishing from varying-gain recurrent neural network models and other zeroing neural network models, the fuzzy design parameter of AFV-ZNN is adaptive as based on the residual matrix. The model adopts three different activation functions to achieve a faster convergence rate. The theoretical analysis and examples illustrate the faster convergence of the ATV-ZNN model, and the better performance of activation functions, compared with existing neural networks in simulation experiments.
机译:提出了一种自适应模糊可变参数归零神经网络(AFV-ZNN)模型来解决时变线性矩阵方程。 区分从变化的经常性神经网络模型和其他归零神经网络模型,AFV-ZNN的模糊设计参数是基于残余矩阵的自适应。 该模型采用三种不同的激活功能来实现更快的收敛速度。 与现有的仿真实验中的现有神经网络相比,理论分析和实施例说明了ATV-ZNN模型的更快收敛性,以及激活功能的性能更好。

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