所谓的 Zeroing Neural Network 就是阉割过的 PID算法，然后套个激活函数故弄玄虚，和主流的神经网络，机器学习没什么联系。 几个圈子里的老师常年拿这个网络互相引用炒冷饭，在SCI1区2区灌水。 马上毕业了，先预告一下，有空会介绍一下这个坑人的神经网络，能劝退一个是一个。 该研究的方向和意义体现在哪些方面？

2024年12月13日 · ZNN零化神经网络—在机器人冗余控制及关节故障轨迹跟踪上的应用

Zeroing Neural Network（ZNN）是一种专门为求解时变问题而设计的动力学神经网络模型。 在ZNN中，模型通过利用时变参数的时间导数信息，能够很好地跟踪时变解，并在多个领域如向量、矩阵、张量等数值求解问题，不等式问题，图像处理、机械手跟踪、混沌同步 ...

2020年8月6日 · This paper wants to increase our understanding and computational know-how for time--varying matrix problems and Zhang Neural Networks (ZNNs). These neural networks were invented for time or single parameter--varying matrix problems around 2001 in China and almost all of their advances have been made in and most still come from its birthplace.

This review article explores the practical applications of ZNN across various domains in the past two decades, specifically focusing on robot manipulator path tracking, motion planning, and chaotic systems.

To solve the time-variant Sylvester equation, in 2013, Li et al. proposed the zeroing neural network with sign-bi-power function (ZNN-SBPF) model via constructi

2017年12月6日 · Zeroing neural networks (ZNN), as a class of neural networks particularly dedicated to find zeros of equations, have played an indispensable role in the online solution of time-varying problem in the past years and many fruitful …

2024年10月6日 · Zeroing Neural Network（ZNN）是一种专门为 求解时变问题而设计的动力学 神经网络模型。 在ZNN中，模型通过利用 时变参数的时间导数信息，能够很好地跟踪时变解，并在多个领域如向量、矩阵、张量等数值求解问题，不等式问题，图像处理、机械手跟踪、混沌同步 ...

2024年10月6日 · Zeroing Neural Network （ZNN）是一种专门为 求解时变问题而设计的动力学神经网络模型。 在ZNN中， 模型 通过利用 时变参数的时间导数信息，能够很好地跟踪时变解，并在多个领域如向量、矩阵、张量等数值求解问题，不等式问题， 图像处理 、机械手跟踪、混沌 ...

2023年6月7日 · To overcome the disadvantages of the current zeroing neural network (ZNN) in noise tolerance, this article first proposes an intensive noise-tolerant ZNN (INT-ZNN) by introducing a novel fuzzy control approach (FCA).