一种求解含噪声时变问题的神经动力学方法

摘要

本发明公开了一种求解含噪声时变问题的神经动力学方法，所述方法包括：1)建立实际物理系统的时变二次规划问题标准模型；2)对时变二次规划问题标准模型进行最优值优化，分别获取关于最优解和关于拉格朗日乘数的偏导数信息；3)将偏导数信息转化为标准时变矩阵形式；4)设计偏差函数；5)利用幂型变参递归神经动力学方法和四种常见的激活函数，设计实数域上的含噪声时变问题的幂型神经动力学方法，所求得的解即为时变二次规划问题的最优解。本发明基于幂型变参递归神经动力学方法，在运用常见单调递增奇激活函数求解含噪声时变问题时具有全局收敛特性，且误差能以超指数的速度收敛到零，大大提高了计算速度。