解水平线性互补问题的一个新颖的神经网络  

A new neural network model for solving the problem of horizontal linear complementarity

作　　者：陈丰盈[1] 

机构地区：[1]陕西师范大学数学与信息科学学院,陕西西安710062

出　　处：《西安石油大学学报（自然科学版）》2011年第1期106-110,122,共5页Journal of Xi’an Shiyou University（Natural Science Edition）

基　　金：国家自然科学基金资助项目(编号:6067106310902062)

摘　　要：考虑了水平线性互补问题,根据其等价性方程,提出了求解它的一个简单新颖的神经网络模型.新模型的规模为原问题的一半,证明了新模型解的存在唯一性,构造了合适的Lyapunov泛函,并利用线性矩阵不等式方法,给出了该神经网络全局指数稳定的充分条件.用数值模拟说明提出的神经网络的良好性能.A simple neural network model for solving the problem of horizontal linear complementarity is presented based on its equivalent equation.This new model has the half of the scale of the original problem.The existence and uniqueness of the solution of the model is proved.The sufficient conditions of the stability ensuring the global exponential of the neural network are given by constructing appropriate Lyapunov functionals and using the linear matrix inequalities (LMIs) method.Finally,numerical simulation results show the good characteristics of the constructed neural network model.

关 键 词：水平线性互补问题 神经网络 线性矩阵不等式 指数稳定性 

分 类 号：O231[理学—运筹学与控制论]