A Neural Network Algorithm for Second-Order Conic Programming

机译：二阶圆锥编程神经网络算法

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A neural network algorithm for second-order conic programming is proposed. By the Smooth technique, a smooth and convex energy function is constructed. We have proved that for any initial point, every trajectory of the neural network converges to an optimal solution of the second-order conic programming. The simulation results show the proposed neural network is feasible and efficient.

机译：提出了一种用于二阶圆锥编程的神经网络算法。通过平稳的技术，构建平滑和凸的能量功能。我们已经证明，对于任何初始点，神经网络的每个轨迹都会收敛到二阶圆锥编程的最佳解决方案。仿真结果表明，所提出的神经网络是可行和高效的。

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来源
《International Symposium on Neural Networks》|2005年||共7页
会议地点
作者
Xuewen Mu; Sanyang Liu; Yaling Zhang;
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正文语种
中图分类计算机网络;
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