在利用该框架研究某个函数集在连续函数空间中的稠密性的基础上,提出了一种新的人工神经网络模型--主方向神经网络(PDNN).通过与BP网络和RBF网络在函数拟合和混沌时间序列预测方面的对比实验,发现 PDNN具有非常良好的逼近性能和鲁棒性能.
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A primal-dual neural network(PDNN)based on linear variational inequalities(LVIs)is introduced as the real-time solver for the resultant quadratic programming scheme.
提出了基于线性变分不等式的原对偶神经网络，并将其作为所对应的二次型规划方案的实时求解器。
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