一种求解混合变分不等式的带有扰动项的神经网络方法
A neural network method with perturbation for solving mixed variational inequalities
沈洁 1陆艳玲 1黎祺1
作者信息
- 1. 辽宁师范大学数学学院,辽宁大连 116081
- 折叠
摘要
通过构建带有干扰项的新型神经网络求解混合变分不等式问题.主要将已有的固定时间收敛的前向-后向-前向神经动力学网络进行推广,构建出带有扰动项的神经网络模型.证明了所构建的神经网络的平衡点是固定时间稳定的,并给出了稳定时间的上界.最后通过数值实验证明了该方法的有效性.
Abstract
A new type of neural network with a disturbance term is constructed for solving mixed vari-ational inequality problems.The existing forward-backward-forward neural dynamic network with fixed time convergence is extended to a new neural network model incorporating a disturbance term.We prove that the equilibrium point of the new neural network is fixed time stable,and the upper bound of the stable time is also given.Finally,numerical experiments indicate the effectiveness of the proposed method.
关键词
混合变分不等式/神经网络/Lyapunov函数/平衡点/固定时间稳定Key words
mixed variational inequalities/neural networks/Lyapunov functions/equilibrium points/fixed-time stability引用本文复制引用
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61877032)
辽宁省教育厅高校基本科研项目(JYTMS20231042)
出版年
2024
NETL
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