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求解不可微优化问题的连续极大熵神经网络

林家骏  王赞基  
【摘要】:工程中常出现的不可微优化问题,难以用神经网络求解。文中利用极大熵原理将不可微优化问题转化为误差可估的等价可微优化问题,根据转化后的问题,提出一种连续型的极大熵神经网络,用以求解该类问题。文中设计了相应的Lyapunov函数,证明了该网络是全局渐近稳定的。利用该网络还可求解不可微多目标优化问题等问题。该神经网络是可由VLSI技术实现的,可用于实时求解。

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