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| 【中文题名】 | 神经网络在二次规划问题中的应用 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【英文题名】 | Neural Network for Solving Quadratic Programming Problems | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【学科专业】 | 计算数学 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【论文级别】 | 硕士论文 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【投稿时间】 | 2007-8-7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【中关键词】 | 神经网络,二次规划,指数收敛,,, | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【英关键词】 | |||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【分类导航】 | 数理科学和化学>数学>运筹学>规划论（数学规划）>非线性规划> | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【论文摘要】 | 本文研究了用于求解严格凸二次规划问题的一种对偶的神经网络求解方法.与其它神经网络相比,我们所研究的对偶神经网络可以用较少的神经元来解决基于线性等式、不等式及有界约束的二次规划问题.同时,我们说明了这个二次规划问题的对偶神经网络具有整体指数收敛的性质.此外,与包含高次非线性条件的神经网络相比,我们所提到的对偶神经网络的激励函数是分段线性的,并且网络的体系结构更加简单.在本文的最后,我们给出了具体的数值试验,来说明这种对偶神经网络方法是可行、有效的. | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【论文题纲】 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.14820 |
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