基于回路神经网络的特征子空间估值算法(英文)

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基于运用回复式离散神经网络进行特征子空间估值的理论,提出了解决正定对称矩阵的特征子空间估值问题的算法。其神经网络被描述为离散时间系统,它们在整个连续时间神经网络模型的数字化处理即计算机仿真方面具有优势,可以很容易地应用于数字化硬件。仿真结果的给出进一步阐明了网络良好的性能。 Based on the theory of using the RBF neural network to estimate the feature subspace, a new algorithm to solve the feature subspace estimation problem of the positive definite symmetric matrix is ​​proposed. Its neural networks are described as discrete-time systems that have advantages over the entire digital processing of continuous-time neural network models, namely computer simulation, and can be easily applied to digital hardware. The simulation results are given to further illustrate the good performance of the network.
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