[发明专利]基于误差范数的噪声抑制自适应系数零化神经网络求解时变西尔维斯特方程的方法在审
| 申请号： | 202210035500.3 | 申请日： | 2022-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN114491400A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 李坤键;姜丞泽;肖秀春 | 申请（专利权）人： | 广东海洋大学 |
| 主分类号： | G06F17/16 | 分类号： | G06F17/16;G06F17/11;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京快易权知识产权代理有限公司 11660 | 代理人： | 衣秀丽 |
| 地址： | 524088 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开基于误差范数的噪声抑制自适应系数零化神经网络求解时变西尔维斯特方程的方法，包括以下步骤：步骤A.首先建立求解时变西尔维斯特方程的数学模型；步骤B.定义基于误差范数的噪声抑制自适应系数零化神经网络，讨论其收敛性；步骤C.将不同的噪声加入模型，讨论不同噪声影响下模型的鲁棒性；步骤D.初始化参数，进行结果验证和分析，能够将基于误差范数的噪声抑制自适应系数引入ZNN模型，理论分析该方法的全局收敛性，并将不同的噪声引入模型，分析模型在不同噪声影响下的稳定性，经验证，模型在不同噪声的影响下都很快地收敛到零，从而证明该方法的有效性和优越性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 误差 范数 噪声 抑制 自适应 系数 神经网络 求解 时变西尔维斯特 方程 方法 | ||
【主权项】：
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