题名 梯度神经网络解线性矩阵方程之收敛性分析
被引量：1
1
作者
张雨浓 史艳燕 蔡炳煌 张禹珩 陈轲
机构
中山大学信息科学与技术学院 朱拉隆功大学工学院 伦敦大学玛丽女王学院计算机科学学院
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2012年第2期235-239,共5页
基金
中国国家自然科学基金(61075121 60935001)
文摘
为了求解线性矩阵方程问题,应用一种基于负梯度法的递归神经网络模型,并探讨了该递归神经网络实时求解线性矩阵方程的全局指数收敛问题。在讨论渐近收敛性基础上,进一步证明了该类神经网络在系数矩阵满足有解条件的情况下具有全局指数收敛性,在不能满足有解条件的情况下具有全局稳定性。计算机仿真结果证实了相关理论分析和该网络实时求解线性矩阵方程的有效性。
关键词
梯度神经网络(GNN) 线性矩阵方程 李氏稳定性定理 全局指数收敛 渐近收敛
Keywords
gradient neural network （GNN） linear matrix equation lyapunov stability theory global exponential convergence as -ymptotical convergence
分类号
TP27
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 缺失响应数据下二阶段估计的渐近性质（英文）
被引量：3
2
作者
罗双华 张亚飞
机构
西安工程大学理学院
出处
《纺织高校基础科学学报》
CAS
2016年第2期197-203,209,共8页
基金
The National Natural Science Foundations(11201362) the Science Foundation of the Education Department of Shaanxi Province(14JK1305) the Natural Science Foundations of Shaanxi Province(2016JM1009)
文摘
在缺失响应数据下考虑半参数回归模型Y=X′β+g(T)+ε,建立该模型参数β,g(t)和σ~2的二阶段估计β_n,g_n(t)和σ~2,并通过对每个缺失响应数据Y_i进行插值,得到了响应数据的均值.研究表明,这些参数的估计具有渐近正态性,并且g_n(t)具有较好的收敛速度.
关键词
半参数回归模型 二阶段估计 缺失响应数据 渐近正态性 最佳收敛速度
Keywords
semiparametric regression model two stage estimator missing response data as -ymptotic normalitybest convergence rate
分类号
O212.7
[理学—概率论与数理统计]
