کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1888739 | 1533638 | 2016 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A one-layer recurrent neural network for non-smooth convex optimization subject to linear inequality constraints
ترجمه فارسی عنوان
یک شبکه عصبی مجرد یک لایه برای بهینه سازی محدب غیر صاف به دلیل محدودیت های خطی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
فیزیک و نجوم
فیزیک آماری و غیرخطی
چکیده انگلیسی
In this paper, a one-layer recurrent network is proposed for solving a non-smooth convex optimization subject to linear inequality constraints. Compared with the existing neural networks for optimization, the proposed neural network is capable of solving more general convex optimization with linear inequality constraints. The convergence of the state variables of the proposed neural network to achieve solution optimality is guaranteed as long as the designed parameters in the model are larger than the derived lower bounds.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Chaos, Solitons & Fractals - Volume 87, June 2016, Pages 39–46
Journal: Chaos, Solitons & Fractals - Volume 87, June 2016, Pages 39–46
نویسندگان
Xiaolan Liu, Mi Zhou,