回复式离散神经网络的特征子空间估值

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回复式离散神经网络的特征子空间估值

梁金明, 章毅

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2002 > 31(4): 349-355

梁金明, 章毅. 回复式离散神经网络的特征子空间估值[J]. 电子科技大学学报, 2002, 31(4): 349-355.

引用本文:

梁金明, 章毅. 回复式离散神经网络的特征子空间估值[J]. 电子科技大学学报, 2002, 31(4): 349-355.

Liang Jinming, Zhang Yi. Eigensubspace Estimation Using Discrete Recurrent Neural Networks[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2002, 31(4): 349-355.

Citation:

Liang Jinming, Zhang Yi. Eigensubspace Estimation Using Discrete Recurrent Neural Networks[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2002, 31(4): 349-355.

回复式离散神经网络的特征子空间估值

梁金明¹,
章毅²

1.
自贡师范高等专科学校计算机科学系自贡 643000;
2.
电子科技大学计算机科学与工程学院成都 610054

基金项目:

国家自然科学基金资助项目,编号:69871005

作者简介:
梁金明男 36岁大学讲师

中图分类号: TN711.4;TP393

Eigensubspace Estimation Using Discrete Recurrent Neural Networks

Liang Jinming¹,
Zhang Yi²

1.
Dept. of Computer Science,Zigong Teacher's College Zigong 643000;
2.
College of Computer Science and Engineering,UEST of China Chengdu 610054

Funds:

The Project is supported by the Natural Science Foundation of China, No:69871005

摘要: 提出了用两种回复式离散神经网络模型研究正定对称矩阵的特征子空间估值问题:第1种模型是非线性神经网络,用于计算最大特征值及其特征向量;第2种模型属于线性神经网络,用于计算相应于最大特征值的特征子空间。详细研究了两种离散神经回路网络模型的动力学性质并用于特征子空间估值。
- 特征值 /
- 特征向量 /
- 特征子空间 /
- 神经网络
Abstract: This paper proposes two models of discrete recurrent neural networks to study the problem of eigensubspace estimation for positive definite symmetric matrix. The first model is a class of nonlinear neural networks. It is used for estimating the largest eigenvalue and one of its corresponding eigenvectors. The second model is a class of linear neural networks which estimates the eigensubspace corresponding to the largest eigenvalue. Dynamic properties of these two classes of discrete recurrent neural network models are studied and used for eigensubspace estimation.
- eigenvalue /
- eigenvector /
- eigensubspace /
- recurrent neural network

[1]	杨旺功, 淮永建, 张福泉. 基于Gabor及深度神经网络的葡萄种子分类 . 电子科技大学学报, 2020, 49(1): 131-138. doi: 10.12178/1001-0548.2019164
[2]	徐晓惠, 施继忠, 严超, 张继业, 徐延海. 一类复值神经网络的随机指数鲁棒稳定性 . 电子科技大学学报, 2019, 48(3): 374-380. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.011
[3]	杨凯, 郭强, 刘晓露, 刘建国. 基于多重特征向量的有向网络社团结构划分算法 . 电子科技大学学报, 2016, 45(6): 1014-1019, 1032. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.06.024
[4]	谭骏, 陈兴蜀, 杜敏, 朱锴. 基于自适应BP神经网络的网络流量识别算法 . 电子科技大学学报, 2012, 41(4): 580-585. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.04.020
[5]	田毅贞, 张齐军. 知识型神经网络的射频/微波器件建模方法 . 电子科技大学学报, 2011, 40(6): 815-824. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.002
[6]	陈文宇, 刘井波, 孙世新. 层次分析的神经网络集成方法 . 电子科技大学学报, 2008, 37(3): 432-435.
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[10]	冉瑞生, 黄廷祝. 迭代矩阵特征值模的界 . 电子科技大学学报, 2006, 35(1): 133-136.
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[14]	张春凤, 徐军, 钟守铭. 一类神经网络系统的渐近行为 . 电子科技大学学报, 2004, 33(1): 91-93.
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[20]	朱峰. 大q值下马丢函数特征值的快速算法 . 电子科技大学学报, 1999, 28(2): 128-131.

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回复式离散神经网络的特征子空间估值

梁金明¹,
章毅²

1. 自贡师范高等专科学校计算机科学系自贡 643000;

2. 电子科技大学计算机科学与工程学院成都 610054

基金项目:

国家自然科学基金资助项目,编号:69871005

作者简介:
梁金明男 36岁大学讲师

收稿日期: 2002-04-24
刊出日期: 2002-08-15

中图分类号: TN711.4;TP393

关键词:

摘要: 提出了用两种回复式离散神经网络模型研究正定对称矩阵的特征子空间估值问题:第1种模型是非线性神经网络,用于计算最大特征值及其特征向量;第2种模型属于线性神经网络,用于计算相应于最大特征值的特征子空间。详细研究了两种离散神经回路网络模型的动力学性质并用于特征子空间估值。

English Abstract

梁金明, 章毅. 回复式离散神经网络的特征子空间估值[J]. 电子科技大学学报, 2002, 31(4): 349-355.

引用本文:

梁金明, 章毅. 回复式离散神经网络的特征子空间估值[J]. 电子科技大学学报, 2002, 31(4): 349-355.

Liang Jinming, Zhang Yi. Eigensubspace Estimation Using Discrete Recurrent Neural Networks[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2002, 31(4): 349-355.

Citation:

Liang Jinming, Zhang Yi. Eigensubspace Estimation Using Discrete Recurrent Neural Networks[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2002, 31(4): 349-355.

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