A parallel computing method based on zeroing neural networks for time-varying complex-valued matrix Moore-Penrose inversion

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A parallel computing method based on zeroing neural networks for time-varying complex-valued matrix Moore-Penrose inversion

机译：一种基于归零神经网络的并行计算方法，用于时变复量矩阵摩尔彭六级反转

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This paper analyzes the existing zeroing neural network (ZNN) models from the perspective of control theory. It proposes an exclusive ZNN model for solving the dynamic complex-valued matrix Moore-Penrose inverse problem: the complex-valued zeroing neural network (CVZNN). Then, a method of constructing a special type of saturation-allowed activation function is defined, which relaxes the convex constraint on the activation function when constructing the ZNN model. The convergence of the CVZNN model activated by proposed saturation-allowed functions is analyzed. Besides, the robustness of the CVZNN model under different types of noise interference is investigated based on the perspective of the control theory. Finally, the effectiveness and superiority of the CVZNN model are illustrated by simulation experiments. (C) 2020 Elsevier Inc. All rights reserved.

机译：本文从控制理论的角度分析了现有的归零神经网络（ZnN）模型。它提出了一种用于解决动态复值矩阵Moore-PenRose逆问题的独占ZnN模型：复值归零神经网络（CVZNN）。然后，定义了一种构建特殊类型的饱和激活功能的方法，其在构建ZnN模型时松弛激活函数上的凸起约束。分析了由所提出的饱和函数激活的CVZNN模型的收敛。此外，基于控制理论的视角，研究了CVZNN模型在不同类型的噪声干扰下的鲁棒性。最后，通过仿真实验说明了CVZNN模型的有效性和优越性。（c）2020 Elsevier Inc.保留所有权利。

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来源
《Information Sciences: An International Journal》 |2020年第2020期|共13页
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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类自动信息理论;计算机的应用;信息与知识传播;自动化技术、计算机技术;
关键词
Zeroing neural network; Parallel computing method; Dynamic matrix Moore-Penrose inverse; Complex domain;

机译：归零神经网络;并行计算方法;动态矩阵Moore-PenRose逆;复杂域;

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