Comprehensive Study on Zeroing Neural Network With High-Order Evolutionary Formula, Nonlinear Functions, and Variable Parameter for Time-Changing Matrix Cholesky Decomposition

可列斯基分解 最小度算法 人工神经网络 基质(化学分析) 变量(数学) 分解 非线性系统 应用数学 数学 计算机科学 数学优化 算法 不完全Cholesky因式分解 数学分析 人工智能 物理 材料科学 生物 特征向量 复合材料 量子力学 生态学
作者
Lin Xiao,Sida Xiao,Yongjun He,Jianhua Dai,Yaonan Wang,Yiwei Li
出处
期刊:IEEE transactions on systems, man, and cybernetics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:54 (6): 3642-3651 被引量:1
标识
DOI:10.1109/tsmc.2024.3370636
摘要

In this article, a low-order zeroing neural network (LZNN), a high-order ZNN (HZNN), and a variable-parameter ZNN (VZNN) are designed and applied to the time-changing Cholesky decomposition of any positive-definite matrix, where the LZNN and HZNN models are generated based on the traditional and high-order evolutionary formulas, respectively. In addition, a new activation function (N-Acf) is applied to the LZNN, HZNN, and VZNN models to improve the convergence and robustness. Importantly, the LZNN and HZNN models activated by the N-Acf have faster predefined-time convergence velocity when solving the time-changing Cholesky decomposition problem of any positive-definite matrix, which is demonstrated via theoretical analysis and numerical experiments. Finally, in light of empirical and theoretical evidence, it can be established that the solution model of the VZNN model is able to undergo convergence to the theoretical solution of Cholesky decomposition despite the presence of interposing noise.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Younglee完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
xiaoxuan完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
Garnieta完成签到,获得积分10
6秒前
彤光赫显发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
浔城游侠完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
失眠的板栗完成签到,获得积分10
9秒前
蝶步韶华发布了新的文献求助10
11秒前
Jay发布了新的文献求助10
11秒前
jbhb发布了新的文献求助10
13秒前
幸运星发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
16秒前
17秒前
19秒前
小王完成签到 ,获得积分10
22秒前
liuyunhao7207发布了新的文献求助10
22秒前
Nugget发布了新的文献求助10
22秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
25秒前
蝶步韶华完成签到,获得积分10
25秒前
SciGPT应助wade采纳,获得10
27秒前
稳重水卉完成签到,获得积分10
30秒前
我是老大应助111采纳,获得10
31秒前
33秒前
情怀应助天真的高山采纳,获得10
34秒前
万能图书馆应助高木采纳,获得10
35秒前
积极以云完成签到,获得积分10
36秒前
36秒前
38秒前
CyrusSo524应助zzz采纳,获得10
39秒前
123完成签到,获得积分10
40秒前
兔子先生完成签到 ,获得积分10
41秒前
向日葵完成签到,获得积分10
43秒前
科研通AI5应助天天采纳,获得10
43秒前
彤光赫显完成签到,获得积分10
45秒前
long0809完成签到,获得积分10
48秒前
天天快乐应助段一帆采纳,获得10
50秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989406
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531522
关于积分的说明 11254187
捐赠科研通 3270174
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804901
邀请新用户注册赠送积分活动 882105
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809174