基于改进能量函数的混沌神经网络JSP解法

针对传统Hopfield神经网络(HNN)在求NP类问题的解时易陷入局部最优点的不足,提出基于改进能量函数的模拟退火混沌神经网络算法。通过在Hopfield神经网络中引入混沌机制,并结合退火策略控制混沌动态,有效避免了陷入局部极小的缺陷,因此将其用于求解JSP（作业车间调度）。算法改进了表示JSP的换位矩阵,给出了包含目标函数的能量函数,保证了网络的稳态输出为全局可行解。     

小波Hopfield神经网络及其在优化中的应用

通过把Hopfield神经网络的sigmoid激励函数替换为Morlet小波函数,提出了一种新型的Hopfield神经网络——小波Hopfield神经网络(WHNN)。由于Morlet小波函数具有良好的局部逼近能力和较高的非线性度,因此WHNN在非线性函数寻优上表现出令人满意的较高精确度的效果。一个典型的函数优化例子表明小波Hopfield神经网络比Hopfield神经网络有较高的精确度。     

基于Hopfield神经网络的作业车间生产调度方法

该文提出了基于Hopfield神经网络的作业车间生产调度的新方法.文中给出了作业车 间生产调度问题(JSP)的约束条件及其换位矩阵表示,提出了新的包括所有约束条件的计算能 量函数表达式,得到相应的作业车间调度问题的Hopfield神经网络结构与权值解析表达式,并 提出相应的Hopfield神经网络作业车间调度方法.为了避免Hopfield神经网络容易收敛到局部 极小,从而产生非法调度解的缺点,将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,使Hopfield 神经网络收敛到计算能量函数的最小值0,从而保证神经网络输出是一个可行调度方案.该文 改进了已有文献中提出的作业调度问题的Hopfield神经网络方法,与已有算法相比,能够保证 神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案.     

基于连续Hopfield网络的物流路径优化研究与仿真

路径优化问题一直是智能控制领域中一个重要的研究对象.针对连续Hopfield神经网络和离散Hopfield神经网络的优缺点,设计了一种基于连续Hopfield网络的物流路径规划方案.首先对网络的结构进行了阐述,同时引入了能量函数的概念,对网络的稳定性进行了证明.根据实际问题的描述,将路径行程映射为换位矩阵,将路径优化的目标函数映射为网络的能量函数,设计出目标函数的动态方程,方程的最小值就为路径规划的最优值.最终通过软件仿真,求得最优解,证明了网络的可行性.     

一种基于遗传Hopfield神经网络求解TSP问题的算法

针对Hopfield网络求解TSP问题时出现无效解和收敛性能差的问题,对约束条件能量函数进行改进,构造了一种求解TSP问题的遗传Hopfield神经网络算法,并与经典Hopfield神经网络求解TSP方法进行对比.实验结果表明,本文算法具有更好的整体求解性能.     

基于Hopfield神经网络多用户检测技术的研究

多用户检测中的MMSE算法随着用户数增加而受到限制,MMSE的优化问题可以转化为Hopfield神经网络的能量函数的最小化问题。针对基于Hopfield神经网络多用户检测算法进行仿真和分析,仿真表明Hopfield神经网络多用户检测算法在抗多址干扰和远近效应上有所提高。     

基于Hopfield神经网络多用户检测技术的研究

最优多用户检测器的优化问题可以映射为Hopfield神经网络的能量函数的最小化问题。本文对基于典型Hopfield神经网络多用户检测器和基于随机Hopfield神经网络多用户检测器进行了性能分析,计算机仿真表明这两种多用户检测器均具有抗多址干扰和抗远近效应的能力强、运算量小、实时性好等优点。     

基于Hopfield神经网络算法的WSN路径优化

针对无线传感器网络（WSN）能量有限的特点,提出一种新的基于Hopfield神经网络的路由优化算法,同时给出能量函数各参数之间的关系。通过Matlab软件对不同规模的网络进行仿真,仿真结果表明,该算法是可行的。     

基于精确罚函数的神经网络优化方法求解TSP问题

利用精确罚函数方法结合神经网络来求解最优化问题,重点求解的是组合优化问题的TSP经典问题,重点讲述的是Hopfield神经网络基于精确罚函数求解组合优化问题TSP,在用Hopfield神经网络求解TSP问题时,人工神经网络的初始态对应着无约束优化问题的初始解,人工神经网络系统的稳态对应着无约束问题的优化解。在求解TSP问题中是利用能量函数来构造的。当人工神经网络系统达到稳定状态时的一个极小点也就是TSP问题的最优解。     

Hopfield神经网络在机组组合问题中的应用

提出利用多层Hopfield神经网络求解机组组合优化问题。通过构造合适的能量函数使得单层Hopfield神经网络可以解决某一时刻的机组出力问题,与之相对应的多层神经网络可以解决任意时间段的机组出力问题。多层Hopfield神经网络的层数由所需求解问题的时间段确定。给出单层及多层神经网络的能量函数及求解算法,能量函数考虑到机组升降功率和出力上下限的约束。通过对已有文献的算例进行计算比对,所得结果和遗传算法基本一致,但Hopfield神经网络通过解微分方程组来确定最优解,计算时间相对较少。     

基于改进Hopfield神经网络的图像特征点匹配算法

针对图像特征点匹配算法的运行时间呈指数增长的问题,提出了一种新的匹配算法NHop.该算法通过加入新的网络输入输出函数、点对间差异的度量和启发式选择目标点的方式,对传统的Hopfield神经网络进行了改进.新算法不仅解决了传统Hopfield神经网络运行时间长、能量函数易陷入局部极小点的问题,而且也有效地实现了图像特征点的匹配.实验结果表明,与传统的Hopfield神经网络相比,NHop算法的匹配速度更快、准确率更高,对于图像特征点的匹配效果更好.     

基于阈值自适应忆阻器Hopfield神经网络的关联规则挖掘算法

针对基于Hopfield神经网络的最大频繁项集挖掘（HNNMFI）算法存在的挖掘结果不准确的问题,提出基于电流阈值自适应忆阻器（TEAM）模型的Hopfield神经网络的改进关联规则挖掘算法。首先,使用TEAM模型设计实现突触,利用阈值忆阻器的忆阻值随方波电压连续变化的能力来设定和更新突触权值,自适应关联规则挖掘算法的输入。其次,改进原算法的能量函数以对齐标准能量函数,并用忆阻值表示权值,放大权值和偏置。最后,设计由最大频繁项集生成关联规则的算法。使用10组大小在30以内的随机事务集进行1000次仿真实验,实验结果表明,与HNNMFI算法相比,所提算法在关联挖掘结果准确率上提高33.9个百分点以上,说明忆阻器能够有效提高Hopfield神经网络在关联规则挖掘中的结果准确率。     

离散Hopf ield 网络的渐近行为

离散Hopfield神经网络是一类特殊的反馈网络,可广泛应用于联想记忆设计、组合优化计算等方面.反馈神经网络的稳定性不仅被认为是神经网络最基本的问题之一,同时也是神经网络各种应用的基础.为此,利用状态转移方程和定义能量函数的方法,研究离散Hopfield神经网络在部分并行演化模式下的渐近行为,并举例说明了一个已有结论是错误的,同时给出了一些新的网络收敛于稳定状态的充分条件.所获结果进一步推广了一些已有的结论.     

一种Hopfield神经网络能量函数改进下的作业车间调度*

由于作业车间调度问题的目标函数目前还无法用换位矩阵的元素以数学公式的形式表示,因此无法保证求出全局最优解。文中首先对换位矩阵表示方法进行了改进,给出新的带有目标函数的能量函数表达式,然后提出改进的Hopfield神经网络作业车间调度方法,并将模拟退火应用于Hopfield神经网络求解,避免了陷入局部极值。仿真结果表明,该方法具有全局搜索能力,并能够保证神经网络的稳态输出为全局最优或近似全局最优。     

一种非线性优化的神经网络

本文提出了用人工神经网络求解具有约束条件的非线性优化问题的具体方法，分析了神经网络能量函数的构成形式，并在常规的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络模型的基础上构造了一个非全局连接的神经网络动力学模型。这种修改的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络克服了常规的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络在求解非线性优化问题时权值不好映射的困难，具有结构清晰，易于软件模拟和硬件实现的优点。     

改进计算能量函数下作业车间调度的混沌神经网络方法

神经网络是求解作业车间调度问题的一种有效方法,本文研究可以获得全局最优或近似全局最优的可行解的作业车问调度神经网络方法.给出包括作业车间调度所有约束条件的新的计算能量函数表达式,并把混沌动力学应用于离散Hopfield神经网络作业车间调度中,提出一种改进的暂态混沌离散神经网络作业车间调度方法.仿真结果表明,该方法不仅具有全局搜索能力,而且收敛速度较快,重要的是能够保证神经网络的稳态输出为全局最优或近似全局最优的可行的作业车间调度方案.     

用改进的差分式Hopfield网络实现线性二次型最优控制

为解决差分式Hopfield网络能量函数的局部极小问题,本文对之改进得到一种具有迭代学习功能的线性差分式Hopfield网络.理论分析表明,该网络具有稳定性,且稳定状态使其能量函数达到唯一极小值.基于线性差分式Hopfield网络稳定性与其能量函数收敛特性的关系,本文将该网络用于求解多变量时变系统的线性二次型最优控制问题.网络的理论设计方法表明,网络的稳态输出就是欲求的最优控制向量.数字仿真取得了与理论分析一致的实验结果.