用于奇异值分解的全并行神经网络
冯大政; 保铮; 焦李成
西安电子科技大学电子工程研究所 西安 710071
A NEW TOTAL PARALLEL NEURAL NETWORK FOR SVD
Feng Dazheng; Bao Zheng; Jiao Licheng
Institute of Electronic Engineering, Xidian University, Xi'an 710071
摘要 本文提出一个实时奇异值分解(SVD)的全并行神经网络,给出并证明了它的有界性定理和稳定性定理,同时给出一个模拟例子。理论和模拟结果都说明所提出的神经网络对于SVD是有效的。
关键词 :
神经网络 ,
奇异值分解 ,
动态特性 ,
主分量分析
Abstract :The paper presents a total parallell neural network for real-tune computation of SVD. Its boundedness and stability of the dynamical system are studied. Computer simulation is also given. The results of the theoretical analysis and simulation illustate that this neural network is feasible and efficient for SVD.
Key words :
Neural network
Singular value decomposition
Dynamical properties
Principal compoment analyzer
收稿日期: 1994-10-12
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