Sylvester时变矩阵方程求解的终态神经网络算法

摘要：

为了更好地提高收敛的速度和精度,提出一种终态神经网络(TNN)及其加速形式(ATNN)的求解方法.该网络求解方法具有终态吸引特性,能够在有限的时间内得到时变矩阵的有效解.相比于具有渐近收敛动态特性的神经网络,该神经网络方法具有有限时间收敛性,不仅能够改变收敛速度,而且能达到较高的收敛精度.将3种不同的神经网络方法用于求解时变Sylvester动态方程;同时,以终态神经网络求解二次优化问题,实现冗余机械臂Ka-tana6M180有限时间收敛的重复运动规划任务.仿真结果验证了终态神经网络方法的有效性.

关键词：终态神经网络、Sylvester时变矩阵方程、有限时间收敛、重复运动规划

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61573320

在线出版日期：2018-11-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：207-211,239