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Neural Processing Letters

Li-Function Activated Zhang Neural Network for Online Solution of Time-Varying Linear Matrix Inequality

  • 18.06.2020
Erschienen in:
Verfasst von
Dongsheng Guo
Xinjie Lin
Erschienen in
Neural Processing Letters | Ausgabe 1/2020

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Abstract

In der vorherigen Arbeit wurde ein typisches rezidivierendes neuronales Netzwerk mit dem Namen Zhang Neuronales Netzwerk (ZNN) für verschiedene zeitvariierende Problemlösungen entwickelt. Aufbauend auf der vorherigen Arbeit wird in diesem Aufsatz das resultierende ZNN-Modell zur Online-Lösung zeitvariierender linearer Matrixungleichheit (TVLMI) vorgestellt und untersucht. Für ein solches Li-Funktion aktiviertes ZNN-Modell (LFAZNN) werden theoretische Ergebnisse vorgelegt, um seine hervorragende Rechenleistung bei der Lösung des TVLMI zu zeigen. Das heißt, das vorgestellte LFAZNN-Modell besitzt die Eigenschaft der Finite-Zeit-Konvergenz. Vergleichsergebnisse mit zwei illustrativen Beispielen untermauern die Wirksamkeit des vorgestellten LFAZNN-Modells für die TVLMI-Lösung weiter.
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Titel
Li-Function Activated Zhang Neural Network for Online Solution of Time-Varying Linear Matrix Inequality
Verfasst von
Dongsheng Guo
Xinjie Lin
Publikationsdatum
18.06.2020
Verlag
Springer US
Erschienen in
Neural Processing Letters / Ausgabe 1/2020
Print ISSN: 1370-4621
Elektronische ISSN: 1573-773X
DOI
https://doi.org/10.1007/s11063-020-10291-y
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