对偶线性规划神经网络及算法步长的选取

裴炳南; 保 铮

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对偶线性规划神经网络及算法步长的选取

论文 | 更新时间：2025-07-16

- 对偶线性规划神经网络及算法步长的选取
- Study of Dual Linear Programming Neural Networks and Selection of Its Learning Rate
- 电子学报 2002年30卷第1期页码：110-113
- 作者机构：
  
  西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西,西安,710071
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.69831040)
- DOI：
  中图分类号： TP183
- 纸质出版：2002
- 稿件说明：
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裴炳南, 保铮. 对偶线性规划神经网络及算法步长的选取[J]. 电子学报, 2002,30(1):110-113.

PEI Bing-nan, BAO Zheng. Study of Dual Linear Programming Neural Networks and Selection of Its Learning Rate[J]. Acta Electronica Sinica, 2002, 30(1): 110-113.
裴炳南, 保铮. 对偶线性规划神经网络及算法步长的选取[J]. 电子学报, 2002,30(1):110-113. DOI：

PEI Bing-nan, BAO Zheng. Study of Dual Linear Programming Neural Networks and Selection of Its Learning Rate[J]. Acta Electronica Sinica, 2002, 30(1): 110-113. DOI：

摘要

文章在对偶线性规划框架内研究神经网络的分析性质

用特征值方法界定了Hess阵和神经网络学习步长的取值范围

给出了用李普希兹常数表示的算法步长公式.数值仿真结果表明

理论分析是正确的

给出的算法步长公式是有效的.

Abstract

The research into the properties of neural networks is made in the framework of the dual linear programming theory.The variation range of a Hessian matrix as well as that of learning rate of the networks is confined by means of the eigenvalue.A Lipschith constant based formula for the algorithm's convergence is given.Simulation is given to illustrate that the theory is correct and the formula given is efficacious.

关键词

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