重復神經(jīng)網(wǎng)絡及其相關應用.pdf

1、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡是一種并行計算方法，具有高速處理數(shù)據(jù)的能力，這使得其可用于實時求解時變矩陣問題。已有的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的作用時域為零到無窮大，而周期時變問題是一類周期時間運行問題，其作用時間為一個周期時間。周期時變矩陣求逆、具備周期性的二次規(guī)劃問題是一類普遍周期時變矩陣問題。周期時變矩陣求逆中包含了周期時變方陣求逆、周期時變矩陣廣義逆求解。冗余機械臂軌跡規(guī)劃問題是周期時變問題的一類實際體現(xiàn)。針對這類周期時變問題，本文提出了一類重復神經(jīng)網(wǎng)絡。與一

2、般的無限區(qū)間神經(jīng)計算相比較,這類網(wǎng)絡主要是針對周期時變矩陣的計算問題。
　　本文的主要工作如下：
　　1.基于遞歸神經(jīng)計算方法，提出重復神經(jīng)網(wǎng)絡，利用Barbalat-Like引理分析其收斂性。
　　2.針對周期時變方陣求逆問題，結合重復神經(jīng)網(wǎng)絡，確定相應的重復神經(jīng)網(wǎng)絡求解模型。給出實際算例，根據(jù)上述模型，仿真求解該算例。
　　3.針對周期時變矩陣廣義逆問題，結合重復神經(jīng)網(wǎng)絡，確定重復神經(jīng)網(wǎng)絡求解左偽逆模型、重復

3、神經(jīng)網(wǎng)絡求解右偽逆模型。分別列舉左右偽逆算例，根據(jù)上述兩類求解模型，搭建 Matlab/Simulink模型，模型中的激勵函數(shù)采用線性激勵函數(shù)和雙曲激勵函數(shù)，利用Matlab/Simulink模型求解。
　　4.針對周期時變二次規(guī)劃問題，結合重復神經(jīng)網(wǎng)絡，確定相應的重復神經(jīng)網(wǎng)絡求解模型。給出算例，結合求解模型仿真求解該算例。
　　5.將冗余機械臂軌跡規(guī)劃問題轉化為二次規(guī)劃問題，考慮其運行任務的周期性，結合重復神經(jīng)網(wǎng)絡，確定對