王军 计算秩亏矩阵伪逆的递归神经网络。 （英语） Zbl 0891.93034号 SIAM J.科学。计算。 第18号，第5期，1479-1493（1997）. 本文考虑用神经网络方法计算秩亏矩阵的伪逆（广义Moore-Penrose逆）。作者提出了三种计算伪逆的递归神经网络。第一种方法使用一个类似于先前提出的用于正则矩阵反演的动力学方程；它可以应用于给定零初始状态的伪逆计算。第二个递归神经网络使用一组神经元，这些神经元对应于一个伪逆矩阵，该伪逆矩阵的每一行和每一列具有衰减的自连接和恒定的连接。第三个网络有两层神经元阵列，分别对应于伪逆矩阵和具有恒定连接的拉格朗日矩阵。所有这三种神经网络都是由若干与伪逆的行或列相对应的独立子网络组成的。作者证明了每个递归神经网络确实能够计算秩亏矩阵的伪逆，并表明它们提供了可行的并行和分布式计算模型。审核人：William J.Satzer六月（圣保罗） 引用于25文件 MSC公司： 93B40码 系统理论中的计算方法（MSC2010） 90立方厘米20 二次规划 93二氧化碳 控制理论中的线性系统 15A09号 矩阵逆理论与广义逆 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：广义逆;伪逆的计算;神经网络 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Wang}，SIAM J.Sci。计算。18，第5号，1479--1493（1997；Zbl 0891.93034） 全文： 内政部