论文摘要
有些优化问题中的目标函数或者约束函数是分段函数,该类函数不具有连续性和可微性,也即不符合非线性规划问题求解的最优性条件,因而传统的梯度类算法难以求解此类优化问题。利用神经网络较强的非线性映射能力,结合最小二乘法可以进行曲线拟合的特点,提出一种将分段函数处理成具有连续而且可微性的函数的方法。最后进行实例验证,并进行误差分析,结果表明该方法处理得出的连续且可微的函数对分段函数的逼近精度较高,可以利用该函数进行优化求解。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 冯长敏,张炳江
关键词: 神经网络,连续化,正态分布,函数逼近,最小二乘法
来源: 北京信息科技大学学报(自然科学版) 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 数学,自动化技术
单位: 北京信息科技大学理学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(11271362)
分类号: TP183;O224
DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2019.01.004
页码: 18-22
总页数: 5
文件大小: 211K
下载量: 252
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