一种实时求解矩阵平方根的新型递归神经网络

作     者：易称福 王华金 张小红 YI Chen-fu;WANG Hua-jin;ZHANG Xiao-hong

作者机构：江西理工大学信息工程学院江西赣州341000 

基　　金：江西省教育厅资助项目(GJJ11128 GJJ11470) 

出 版 物：《江西理工大学学报》 (Journal of Jiangxi University of Science and Technology)

年 卷 期：2011年第32卷第3期

页      码：49-52页

摘      要：不同于梯度法的设计思想,提出了一种实时求解矩阵平方根的新型递归神经网络模型.与传统梯度神经网络模型相比,新型模型是用隐性动力学方程表示的,而梯度神经网络模型的动力学方程是显性的.另外,新型神经网络模型定义的误差函数是无界的,而梯度神经网络定义的基于标量的非负能量函数.通过一个计算机的仿真实例(采用幂S型激励函数)表明,两种神经网络模型均能有效地求解任意给定的非奇异正定矩阵的平方根.

主 题 词：矩阵平方根 神经网络 梯度法 误差函数 能量函数 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.13265/j.cnki.jxlgdxxb.2011.03.016

馆 藏 号：203564791...