【摘 要】
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基于精确罚函数法,提出了新的求解L_1范致问题最优解的神经网络方法,它避免了Kennedy和Chua(1988)网络罚因子较大时性态变坏问题。对Bandler(1982)提出的模拟电路故障诊断L_1
【机 构】
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西安交通大学电气工程学院,西安交通大学电气工程学院,西安交通大学电气工程学院 西安 710049,西安 710049,西安 710049
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基于精确罚函数法,提出了新的求解L_1范致问题最优解的神经网络方法,它避免了Kennedy和Chua(1988)网络罚因子较大时性态变坏问题。对Bandler(1982)提出的模拟电路故障诊断L_1范数法进行了改进,将线性约束L_1问题转化为非线性约束L_1问题,并用新的神经网络方法求解,计算量小。模拟实验表明,所提神经网络方法和改进的模拟电路故障诊断L_1范数方法是可行的。
Based on the exact penalty function method, a new neural network method is proposed to solve the optimal solution to L_1-scale problems, which avoids the deterioration of the performance when Kennedy and Chua (1988) have larger network penalty factors. The improved L_1 norm method for analog circuit fault diagnosis proposed by Bandler (1982) is modified to convert the linear constrained L_1 problem into a nonlinear constrained L_1 problem, and the new neural network method is used to solve the problem. Simulation experiments show that the proposed neural network method and the improved analog circuit fault diagnosis L_1 norm method are feasible.
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