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全局优化的神经网络方法
Neural network for global optimization
摘要点击聽聽362聽聽全文点击聽聽225聽聽投稿时间:2000-7-3聽聽最后修改时间:2001-2-19
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DOI编号聽聽
聽聽2002,19(6):824-828
中文关键词聽聽全局优化聽聽聽聽神经网络聽聽聽聽收敛性聽聽聽聽下降点
英文关键词聽聽global optimization聽聽neural network聽聽convergence聽聽descent point
基金项目聽聽
学科分类代码聽聽
作者单位E-mail
赵华敏西安电子科技大学 理学院, 西安710071huamin-zhao@yahoo.com.cn
陈开周西安电子科技大学 理学院, 西安710071
中文摘要
聽聽聽聽聽聽提出了一种解全局优化问题的神经网络模型, 并分析了该模型的收敛性与可行性. 然后, 给出了一个算法, 严格地证明了该算法对优化问题的任意给定的初始点, 都能收敛到它的一个全局极小点. 最后的仿真结果表明, 该算法是有效的.
英文摘要
聽聽聽聽聽聽A neural network model for solving global optimization problems is proposed. The convergence and feasibility of the model are analyzed. Then an algorithm is provided. It is strictly proved that for an arbitrarily given initial point of an optimization problem, the algorithm converges to a global minimizer of the problem. Finally, simulation results are presented to \{illustrate\} the effectiveness of the algorithm.
 
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