萨马尔·安萨里;Syed Attiquer拉赫曼 基于DVCC的非线性反馈神经电路用于求解线性方程组。 （英语） Zbl 1229.65243号 电路系统。信号处理。 30，第5期，1029-1045（2011）. 摘要：提出了一种求解线性联立方程组的神经电路。该电路采用非线性反馈实现超越能量函数，确保快速收敛到精确解，同时与现有方案相比，硬件复杂度降低。介绍了一种新的模拟信号处理模块——数控差分电压电流传送器（DC-DVCC），并将其用于神经元之间的非线性突触互连。给出了能量函数的证明，并证明了梯度网络精确收敛于方程组的解。PSPICE对各种尺寸的线性方程组进行了仿真，结果与代数解非常吻合。CMOS DC-DVCC和运算放大器的使用促进了单片集成。 MSC公司： 65日元10 特定类别体系结构的数值算法 65层10 线性系统的迭代数值方法 68M99型 计算机系统组织 94C05（二氧化碳） 解析电路理论 关键词：神经网络应用;神经网络硬件;非线性电路;线性代数;线性方程组;数字控制DVCC;模拟信号处理 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.S.Ansari}和\textit{S.A.Rahman}，电路系统。信号处理。30，第5号，1029--1045（2011；Zbl 1229.65243） 全文： 内政部 参考文献： [1] A.Cichocki，R.Unbehauen，用于求解线性方程组和相关问题的神经网络。IEEE传输。电路系统——I 39（2），124–138（1992）·Zbl 0748.94025号 ·doi:10.10109/8.1167018 [2] H.O.Elwan，A.M.Soliman，新型CMOS差分电压电流传送器及其应用。IEE程序。电路设备系统。144(3), 195–200 (1997) ·doi:10.1049/ip-cds:19971081 [3] J.L.Gustafson，《线性方程求解器的探索和电子数字计算的发明》，收录于Proc。2006年JVA，IEEE John Vincent Atanasoff 2006年现代计算国际研讨会（2006） [4] T.M.Hassan，S.A.Mahmoud，基于新型数字可编程CMOS CCII的具有独立增益-{\（\omega\）}o-Q控制的全可编程通用滤波器。J.电路系统。计算。18(5), 875–897 (2009) ·doi:10.1142/S0218126609005411 [5] D.Jiang，时变线性方程实时解的模拟计算。程序。ICCCAS 2，27–29（2004） [6] S.Maheshwari，带接地电容器的标准电压控制VM-APS。电路系统。信号处理。27, 123–132 (2008) ·doi:10.1007/s00034-008-9015-1 [7] J.D.Plummer、M.D.Deal、P.B.Griffin，《Silicon VLSI Technology：基础、实践和建模》（Pearson Education，Upper Saddle River，2009） [8] S.A.Rahman，Jayadeva，S.C.Duttaroy，图形着色的神经网络方法。电子。莱特。35(14), 1173–1175 (1999) ·doi:10.1049/el:1990823 [9] D.W.Tank，J.J.Hopfield，《简单神经优化网络：A/D转换器、信号决策网络和线性规划电路》。IEEE传输。电路系统。CAS 33（5），533–541（1986）·doi:10.1109/TCS.1986.1085953 [10] 王勇军，求解联立线性方程组的递归神经网络的电子实现。电子。莱特。28(5), 493–495 (1992) ·doi:10.1049/el:19920311 [11] Y.Xia，J.Wang，D.L.Hung，求解线性不等式和方程的递归神经网络。IEEE传输。电路系统–I 46（4）（1999）·Zbl 0952.65045号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。