针对线性噪声可能会对现有的归零神经网络（ZNN）模型求解时变二次规划（TVQP）问题产生负面影响，从而导致模型收敛缓慢、准确率降低的问题，提出了一种双重积分增强ZNN(DIEZNN)模型。为了解决线性噪声的干扰，在ZNN原有公式基础上引入双重积分，设计了一个激活函数去除线性噪声的影响。理论分析证实了DIEZNN模型具有收敛性和良好的噪声抑制能力。实验结果表明，与传统的梯度神经网络和其他变量ZNN模型相比，DIEZNN模型收敛更快、精度更高，并且能够有效地解决线性噪声的影响。
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