Analysis and design of a recurrent neural network for linear programming

Jun Wang

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Analysis and design of a recurrent neural network for linear programming

机译：线性规划的递归神经网络分析与设计

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Linear programming is an important tool for system optimization and modelling. This paper presents a recurrent neural network with a time-varying threshold vector for solving linear programming problems. The proposed recurrent neural network is proven to be asymptotically stable in the large and capable of generating optimal solutions to linear programming problems. An op-amp based analog circuit design for realizing the recurrent neural network is described. The asymptotic properties of the proposed recurrent neural network for linear programming are analyzed. A detailed example is also presented to demonstrate the performance and operating characteristics of the recurrent neural network.

机译：线性编程是系统优化和建模的重要工具。本文提出了一种具有时变阈值向量的递归神经网络，用于解决线性规划问题。事实证明，所提出的递归神经网络在总体上是渐近稳定的，并且能够生成线性规划问题的最优解。描述了一种用于实现递归神经网络的基于运算放大器的模拟电路设计。分析了所提出的线性规划递归神经网络的渐近性质。还提供了一个详细的示例来演示递归神经网络的性能和操作特性。

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来源
《IEEE Transactions on Circuits and Systems. 1》 |1993年第9期|P.613-618|共6页
作者
Jun Wang;
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正文语种 eng
中图分类 TN71;
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