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1.
本文将利用拟鞅收敛定理给出Robbins—Monro型随机算法的一些新的收敛条件并证明其收敛性. 相似文献
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本文研究了“Ljung”算法的收敛条件,给出了两类条件下的收敛定理,并将收敛定理推广到观察值更复杂的情形 相似文献
3.
研究了随机系统dx(t)=〖A+^-A(t)x(t)+(B+^-B(t-τ1(t))x(t-τ1(t)〗dt+g(t,x(t),x(t-τ2(t)dω(t)的指数稳定性,引入对应的稳定性系统(无不确定性、随机扰动与时滞)x(t)=(A+B)x(t)并设定是指数稳定的,应用Razumikhin定理证明了当不确定性^-A与^-B、随机扰动g及时滞τi(i=1,2)充分小时,原随机系统仍指数稳定。 相似文献
4.
贾元强 《信阳师范学院学报(自然科学版)》1998,11(1):20-24
着重研究“线性”型随机算法Wk+μk(Pk-FkWk),得到了更能反观察数据概率统计特性的收敛定理,且确定了该机算法的收敛点。 相似文献
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研究了步幅为常数的随机算法:Hh 1=Hk μ(Pk-FkHk),得到了一弱收敛定理,确定了收敛点与步幅μ之间的关系。 相似文献
6.
本文研究了“Ljung”算法的收敛条件,给出了两类条件下的收敛定理,并将收敛定理推广到观察值更复杂的情形。 相似文献
7.
本文研究了模糊细胞神经网络(FCNN)的稳定性,给出了这种神经网络全局渐近稳定的新条件。 相似文献
8.
本文在某些必要的条件下,证明wald意义下的最优决策的存在性。并表明:wald意义下的最优决策作为一种π-Rayes最优决策实际上是局部的。 相似文献
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