用于有界噪声时变矩阵计算的终端零化神经网络OA北大核心CSTPCD
Terminal zeroing neural network for time-varying matrix computing under bounded noise
为提升零化神经网络(ZNN)求解时变矩阵计算问题时的收敛性能,提出一种具有抗噪能力的终端零化神经网络(TZNN)及其对数加速形式(LA-TZNN).对误差动态的终态吸引性展开分析,结果表明所提网络在受到有界噪声干扰时仍能在固定时间内使误差归零,其中LA-TZNN可实现对数调节时间稳定,收敛速度相较于TZNN更快.考虑到实际情况中初始误差有界,给出半全局意义上的调节时间上界,并通过设置可调参数,使网络实现预定义时间稳定.将2种模型应用于时变矩阵求逆…查看全部>>
To improve the convergence performance of zeroing neural network(ZNN)for time-varying matrix computa-tion problems solving,a terminal zeroing neural network(TZNN)with noise resistance and its logarithmically acceler-ated form(LA-TZNN)were proposed.The terminal attraction of the error dynamic equation were analyzed,and the re-sults showed that the neural state of the proposed networks can converge to the theoretical solution within a fixed time when subjected…查看全部>>
仲国民;唐逸飞;孙明轩
浙江工业大学信息工程学院,浙江 杭州 310023浙江工业大学信息工程学院,浙江 杭州 310023浙江工业大学信息工程学院,浙江 杭州 310023
计算机与自动化
时变矩阵计算零化神经网络固定/预定义时间收敛重复运动规划
time-varying matrix computationZNNfixed/predefined-time convergencerepetitive motion planning
《通信学报》 2024 (9)
55-67,13
国家自然科学基金资助项目(No.62073291,No.62222315)浙江省自然科学基金资助项目(No.LZ22F030007)The National Natural Science Foundation of China(No.62073291,No.62222315),Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of China(No.LZ22F030007)
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