A novel recurrent neural network for solving quadratic programming problems
محل انتشار: دومین کنگره مشترک سیستمهای فازی و هوشمند ایران
سال انتشار: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 944
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
FJCFIS02_186
تاریخ نمایه سازی: 26 تیر 1392
چکیده مقاله:
This paper presents a novel recurrent neural network for solving quadratic programming problems. The new model has a simple form, furthermore has a good convergence rate with a less number calculation operation than the old models. It converges very fast to exact solution of the dual problem and by substituting in a formulation, the optimal solution of the original problem is obtained. We solve neural network model with one of numerical method. Finally, simple numerical example is provided for the sake of illustration.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
S Effati
Payam Noor University (PNU), Quchan, Iran