一种模糊增强三积分抗噪递归神经网络求解器设计方法

本发明公开了一种模糊增强三积分抗噪递归神经网络求解器设计方法，涉及神经网络与优化算法技术领域，方法包括：通过数学建模方法将实际物理系统表述为具有等式约束和不等式约束的时变优化问题；基于KKT条件和非线性互补问题函数将时变优化问题转化为时变等式系统；根据时变等式系统建立误差函数；结合误差函数构建模糊控制系统；结合误差函数和模糊控制系统构建模糊增强三积分抗噪递归神经网络求解器；利用模糊增强三积分抗噪递归神经网络求解器解析得到时变优化问题的最优解。本发明可以根据误差自适应调整收敛参数，拥有更快的收敛速度和更高的求解精度。因此，本发明可以高效准确地求解时变非线性优化问题，而且具有较强的抗噪鲁棒性。