【摘 要】
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提出了一种用于求解离散时间大系统动态递阶优化问题的神经网络模型（ＬＨＯＮＮ），该网络以全集成化为特征：１）各子系统的动态方程嵌入相应的局部优化网络中，使得网络结构具有较低的维数，易于硬件
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提出了一种用于求解离散时间大系统动态递阶优化问题的神经网络模型（ＬＨＯＮＮ），该网络以全集成化为特征：１）各子系统的动态方程嵌入相应的局部优化网络中，使得网络结构具有较低的维数，易于硬件实现；２）其上级协调网络和局部优化网络的求解过程同时进行，优化求解速度高，适宜于实时系统优化。
A neural network model (LHONN) is proposed for the dynamic hierarchical optimization of discrete-time large-scale systems. The network is fully integrated: 1) The dynamic equations of each subsystem are embedded in the corresponding local optimization network, The network structure has lower dimensionality and is easy to be implemented by hardware. 2) The solution process of the higher-level coordination network and the partially optimized network is carried out simultaneously, and the optimization and solving speed is high, which is suitable for real-time system optimization.
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