廣義逆矩陣的人工神經(jīng)網(wǎng)絡求解及其應用.pdf

1、上世紀興起的廣義逆經(jīng)過幾十年的發(fā)展，已經(jīng)成為現(xiàn)代數(shù)學研究中一個活躍的領域。在科學研究和工程應用中，很多問題都可以歸結為求解矩陣廣義逆(特別是偽逆)的數(shù)學問題。與此同時，工程實踐中對問題的實時求解要求越來越高，因此探討廣義逆矩陣有效的實時求解方法顯得尤為重要。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種并行計算方法，由于具有分布式處理和易于電路實現(xiàn)等方面的優(yōu)點，被認為是一種求解實時問題的理想途徑。
　　 本文的研究圍繞矩陣偽逆與人工神經(jīng)網(wǎng)絡來進行，可分為兩

2、部分內(nèi)容：一、時變矩陣偽逆的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡求解；二、偽逆在神經(jīng)網(wǎng)絡中的應用。第一部分研究根據(jù)一種新型的神經(jīng)動力學方法，設計出能有效求解時變矩陣偽逆的神經(jīng)網(wǎng)絡；與傳統(tǒng)的基于梯度法的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡作比較，進行MATLAB/Simulink的建模和仿真驗證；并把兩種神經(jīng)網(wǎng)絡應用于平面多連桿機械臂的逆運動學控制。第二部分研究針對基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡的基于偽逆的神經(jīng)元和網(wǎng)絡結構確定算法；重新探討了一種中心、方差及權值直接確定的RBF(徑向基)神經(jīng)網(wǎng)絡學習方