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一种基于变参收敛神经网络的线性方程求解器设计方法

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本发明公开了一种基于变参收敛神经网络的线性方程求解器设计方法，包括以下步骤：1)建立具有实数域光滑时变线性矩阵方程形式的实际物理系统或数值求解系统的数学模型；2)通过步骤1)所述系统的传感器获取数学模型的时变参数矩阵，并通过微分器求解其时间导数；3)设计所述系统的误差函数方程；4)通过实数域变参收敛神经网络方法以及所获得的时变参数矩阵及其导数，利用单调递增奇激励函数，设计实数域光滑时变线性矩阵方程求解器，得到系统的实数域光滑时变线性矩阵方程的唯一最优解，系统的执行端接受该最优解指令并执行。所述方法克服了传统定参收敛神经网络方法在求解时变问题时易受干扰的缺点，具有超指数收敛性能和强鲁棒性。

著录项

  • 公开/公告号CN109033021B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-07-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华南理工大学;

    申请/专利号CN201810800016.9

  • 发明设计人 张智军;付正;郑陆楠;

    申请日2018-07-20

  • 分类号G06F17/12(20060101);G06N3/063(20060101);

  • 代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;

  • 代理人裴磊磊

  • 地址 511458 广东省广州市南沙区环市大道南路25号华工大广州产研院

  • 入库时间 2022-08-23 12:10:07

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