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用神经网络求解TSP的一种改进算法 被引量：1
1
作者 王知人 《吉林工业大学学报》 EI CAS CSCD 1999年第2期75-78,共4页
对利用神经网络求解ＴＳＰ问题的算法进行了改进，在保持算法优点的基础上，使得所需神经元的数目减少，对提高计算效率以及神经网络的硬件实现有参考价值。
关键词 神经网络 旅行推锁员问题 TSP问题 算法 解
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基于客户满意度的模糊神经网络JSP研究 被引量：1
2
作者 刘辉 陈友玲 《世界科技研究与发展》 CSCD 2011年第5期809-813,共5页
针对具有不确定性因素的作业车间调度问题,基于模糊数学的思想,把模糊加工时间、间隔期和模糊交货期用梯形模糊数表示,建立了基于客户满意度的模糊作业车间调度模型。运用Hopfield神经网络算法求解,结合目标函数和JSP的全部约束条件,构... 针对具有不确定性因素的作业车间调度问题,基于模糊数学的思想,把模糊加工时间、间隔期和模糊交货期用梯形模糊数表示,建立了基于客户满意度的模糊作业车间调度模型。运用Hopfield神经网络算法求解,结合目标函数和JSP的全部约束条件,构建能量函数和JSP换位矩阵,保证了神经网络稳态输出为最优生产调度方案。最后用网络计划图对稳态输出的换位矩阵进行解码得到最优调度甘特图,避免了传统成本树法易出现死锁调度的问题。计算实例验证了本算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 模糊作业车间调度 客户满意度 hopfiELD神经网络 网络计划图
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变时滞Hopfield神经网络的全局吸引性和全局指数稳定性 被引量：1
3
作者 夏文华 《大学数学》 北大核心 2006年第6期33-37,共5页
对一类具时滞的Hopfeild型神经网络模型,在非线性神经元激励函数只要求满足Lipschitz连续的条件下,利用推广的Halanay时延微分析不等式、Dini导数以及泛函微分析技术,给出了这类模型的平衡点全局指数稳定性和全局吸引性的充分条件,这些... 对一类具时滞的Hopfeild型神经网络模型,在非线性神经元激励函数只要求满足Lipschitz连续的条件下,利用推广的Halanay时延微分析不等式、Dini导数以及泛函微分析技术,给出了这类模型的平衡点全局指数稳定性和全局吸引性的充分条件,这些条件易于检验,且改进和推广了前人的结论.此外,此文给出了研究神经网络模型的全局吸引性的微分不等式比较方法. 展开更多
关键词 hopfiELD型神经网络 全局吸引 全局指数稳定 Halanay时延微分不等式 DINI导数
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量子Hopfield神经网络及图像识别 被引量：5
4
作者 周日贵 姜楠 丁秋林 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2008年第1期119-123,共5页
传统的Hopfield网络的存储容量是神经元个数的0·14倍(P=0·14N)。由于它在识别大量的图像或模式时遇到了巨大的困难,所以研究人员一直在寻找新的方法。由量子计算和神经网络结合而产生的量子神经网络是新兴和前沿的学科之一。... 传统的Hopfield网络的存储容量是神经元个数的0·14倍(P=0·14N)。由于它在识别大量的图像或模式时遇到了巨大的困难,所以研究人员一直在寻找新的方法。由量子计算和神经网络结合而产生的量子神经网络是新兴和前沿的学科之一。为了提高图像识别的速度和增加图像识别量,在分析了量子线性叠加特性的基础上,提出了一种用于存储矩阵元素的基于概率分布的量子Hopfield神经网络,它在存储容量或记忆容量上提高到了神经元个数的2N倍,比传统的Hopfield神经网络有了指数级的提高。通过图像识别的实例分析和仿真试验的结果表明,该量子Hopfield神经网络能有效地识别图像或模式,并且工作过程符合量子演化过程。 展开更多
关键词 量子hopfield网络 概率分布 图像识别
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用神经网络新方法求解图的最大独立集问题 被引量：1
5
作者 王知人 刘玉峰 赵现朝 《燕山大学学报》 CAS 1998年第4期317-320,共4页
在Hopfield神经网络优化方法的基础上,根据模拟退火算法逃离局部最优解的原理,提出了一种神经网络优化计算的新方法,并用这种方法求解图的最大独立集问题。结果表明,该方法获得最优解比Hopfield神经网络优化算法获得的解要好,且所需时... 在Hopfield神经网络优化方法的基础上,根据模拟退火算法逃离局部最优解的原理,提出了一种神经网络优化计算的新方法,并用这种方法求解图的最大独立集问题。结果表明,该方法获得最优解比Hopfield神经网络优化算法获得的解要好,且所需时间比模拟退火算法少得多, 展开更多
关键词 神经网络 最优解 模拟退火算法 图 最大独立集
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二进Hopfield型神经网络的记忆容量 被引量：4
6
作者 梁学斌 吴立德 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第4期21-23,共3页
本文证明了具有Ｎ个神经元的二进Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络可存储的记忆模式的最大数目为２Ｎ．对于任意Ｋ（１≤Ｋ≤２Ｎ）个Ｎ维二进值向量，给出了它们成为具有Ｎ个神经元的二进Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络稳定态的充要条件．文中... 本文证明了具有Ｎ个神经元的二进Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络可存储的记忆模式的最大数目为２Ｎ．对于任意Ｋ（１≤Ｋ≤２Ｎ）个Ｎ维二进值向量，给出了它们成为具有Ｎ个神经元的二进Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络稳定态的充要条件．文中指出了一个二进Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络有可能没有任何稳定态，这是与连续Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络的一个重要区别．最后。 展开更多
关键词 二进hopfield型 神经网络 记忆模式 稳定态
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