面向时变复数的模糊归零神经网络算法

作     者：毛华倩 孔颖 MAO Huaqian;KONG Ying

作者机构：浙江科技大学信息与电子工程学院杭州310023 

出 版 物：《浙江科技学院学报》 (Journal of Zhejiang University of Science and Technology)

年 卷 期：2024年第36卷第1期

页      面：49-58页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：浙江省自然科学基金项目(LZY22E050002) 

主　　题：复数归零神经网络 模糊逻辑系统 有限时间收敛 激活函数 

摘      要：【目的】为了求解时变复数西尔维斯特方程(Sylvester equation),提出两种全新的复值模糊归零神经网络(fuzzy logic system for zeroing neural network, FLSVZNN)模型。【方法】首先,在两种复数归零神经网络(complex-valued zeroing neural network, CVZNN)模型的基础上,引入模糊逻辑系统(fuzzy logic system, FLS)来控制信号的处理,从而提出两种FLSVZNN模型;然后,利用李亚普诺夫定理(Lyapunov s theorem)来分析模型的稳定性和收敛速度;最后,通过仿真试验来进一步验证FLSVZNN的优越性能。【结果】在求解时变复数西尔维斯特方程时,相比传统的神经网络模型,使用改进的符号双幂(sign-bi-power, SBP)函数来激活的FLSVZNN模型具有更好的收敛性和稳定性,可使误差函数在0.3 s左右收敛至0。【结论】本研究提出的两种FLSVZNN模型能快速求解时变复数西尔维斯特方程,这可为神经网络模型的建立及工程应用提供参考。