机译:改进的梯度神经网络,用于求解具有自适应系数的时变Sylvester方程并消除矩阵求逆
Sichuan Univ Coll Cybersecur Chengdu 610065 Peoples R China;
Guangdong Ocean Univ Shenzhen Inst Shenzhen 518108 Peoples R China|Guangdong Ocean Univ Coll Elect & Informat Engn Zhanjiang 524088 Peoples R China;
Guangdong Ocean Univ Shenzhen Inst Shenzhen 518108 Peoples R China;
Time-varying sylvester equation; Modified gradient-based recurrent neural network (MGRNN); Adaptive coefficients; Elimination of the matrix inversion;
机译:非线性激活函数的自适应系数设计及其在归零神经网络中解决时变西尔维斯特方程的应用
机译:求解时变系数的Sylvester方程的递归神经网络
机译:离散时间归零神经网络通过指数转换解时变Sylvester转置矩阵不等式
机译:张神经网络与时变线性矩阵方程AXB斜力C求解的Zhang神经网络与梯度神经网络的比较
机译:使用NMO方程,神经网络和重新网格反演,根据压缩和转换后的波面地震传播时间数据估算Thomsen的各向异性参数。
机译:基于新型递归神经网络的超快速鲁棒和可扩展求解器用于求逆时变矩阵
机译:求解时变系数的Sylvester方程的递归神经网络
机译:大系统线性化正规方程解及相关系数矩阵求逆的研究