A Smoothing Neural Network Algorithm for Absolute Value Equations

Feiran Wang; Zhensheng Yu; Chang Gao

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A Smoothing Neural Network Algorithm for Absolute Value Equations

机译：绝对值方程的平滑神经网络算法

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In this paper, we give a smoothing neural network algorithm for absolute value equations (AVE). By using smoothing function, we reformulate the AVE as a differentiable unconstrained optimization and we establish a steep descent method to solve it. We prove the stability and the equilibrium state of the neural network to be a solution of the AVE. The numerical tests show the efficient of the proposed algorithm.

机译：在本文中，我们给出了用于绝对值方程（AVE）的平滑神经网络算法。通过使用平滑函数，我们将AVE重新配置为可微分的无约束优化，并建立了陡峭的下降方法来解决它。我们证明了神经网络的稳定性和平衡状态是AVE的一种解决方案。数值实验表明了该算法的有效性。

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来源
《Engineering》 |2015年第9期|567-576|共10页
作者
Feiran Wang; Zhensheng Yu; Chang Gao;
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作者单位

College of Science, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai;

College of Science, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai;

College of Science, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Absolute Value Equations; Neural Network; Smoothing Function; Linear Complementarity Problem;

机译：绝对值方程;神经网络;平滑功能;线性互补问题;

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