人工神经网络及其在焊接中的应用

介绍了ＢＰ网络、Ｈｏｐｆｉｅｌｄ．网络、ＡＲＴ网络和ＣＭＡＣ网络等几种主要的神经网络模型及其特点，阐述了神经网络在焊接领域中的应用，如焊缝跟踪、焊缝成型控制、缺陷检测、焊接接头性能预测及焊接过程稳定性控制等方面的研究现状，并探讨了其发展趋势．     

Potts－Glass模型算法的软件实现与应用

Ｐｏｔｔｓ－Ｇｌａｓｓ模型与算法改进了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型与算法。本论文就Ｐｏｔｔｓ－Ｇｌａｓｓ模型与算法的软件实现与应用进行了研究，并在微机ＩＢＭ３８６上用Ｃ￣（＋＋）语言基于该算法求解了我国３１个城市ＴＳＰ部，获得了目前最好的结果。     

移动通信中基于神经网络的信道分配方案及算法

针对小区制蜂窝系统在信道共用情况下,提出一种利用神经网络实现信道分配（ＦＣＡ）的方案算法及其优化,该地与图形着色法（ＧＣＡ）相比,大大提高了收敛速度;对比传统的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络,更易克服网络的振荡行为。     

改进的 Hopfield 网络及汉字识别

针对Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的局限性，本文提出了对Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型及联想记忆算法的改进：（１）改变其权对称性（２）引入反传学习算法（３）为避免在学习过程中出现振荡，引入基本反传值，并作了理论上的分析，运用改进的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络进行相近的汉字识别，取得了较好效果。     

基于Hopfield神经网络的平面拟合编码研究

提出了平面拟合编码的一种新的实现方法，即神经网络方法。为了保证Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的收敛，对该网络模型的迭代算法进行了修改，针对Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络存在的局部极小问题，给出了一种扰动算法，结合初始状态的合理选择，可以有效地避免网络陷入局部极小，而接近全局最小，以求得待定系数的最优解。计算模拟结果表明，Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络实现的平面拟合编码性能优于传统的最小二乘法，重建图像质量提高约０．６ｄ     

基于Hopfield神经网络的平面拟合编码研究

提出了平面拟合编码的一种新的实现方法，即神经网络方法。为了保证Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的收敛，对该网络模型的迭代算法进行了修改，针对Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络存在的局部极小问题，给出了一种扰动算法，结合初始状态的合理选择，可以有效地避免网络陷入局部极小，而接近全局最小，以求得待定系数的最优解，计算机模拟结果表明，Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络实现的平面拟合编码性能优于传统的最小二乘法，重建图像质量提高约０．６ｄＢ。     

Fuzzy网络中生成树的优化问题

生成树的优化问题在网络理论中，是一个具有广泛应用的重要课题，本文将Ｆｕｚｚｙ网络中有关生成树的优化问题推广到Ｆｕｚｚｙ网络中，建立了三个Ｆｕｚｚｙ网络生成树的优化问题模型；α－ＭＣ模型、ＭＦＣ模型和ＭＦＥＣ模型，并给出了相应问题模型的救解算法以及算法复杂性分析。     

离散型 Hopfield 联想存储器k阶吸引子的鲁棒性分析

为对离散型Ｈｏｐｆｉｅｌｄ联想存储器（以下简称为ＤＨＡＭ）平衡点吸引域的鲁棒性进行理论探索,文章基于输入及权值实现误差或扰动同时作用的随机模型,采用统计学方法,推出了ＤＨＡＭ的ｋ阶吸引子（ｋ≥０）鲁棒性的通用计算方法。并针对正交样本经Ｈｅｂｂ规则构成的ＤＨＡＭ,进一步得到了该类网络ｋ阶吸引子鲁棒性的具体计算公式。仿真试验表明所得算法是正确的。讨论了这类ＤＨＡＭ结构及参数等对其ｋ阶吸引子鲁棒性的影响。     

基于神经网络的逻辑最小造价覆盖算法

提出一种基于神经网络求解逻辑综合中最小造价覆盖问题的优化算法。首先给出了最小造价覆盖问题与能量函数的映射关系，并以此构造了改进的两级Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络模型。然后利用该网络的动态特性，求出最小造价覆盖问题的最优解。最后对算法进行了分析和小结。     

利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别

为了提高语音识别系统的性能,基于全域优化的思想,提出了一种用于训练连续隐马尔柯夫模型（ＣＨＭＭ）的新算法——基因算法,并将该算法用于语音识别．用该算法训练ＣＨＭＭ,可得到最佳的模型参数,从而提高了语音识别率．利用该算法训练ＣＨＭＭ,不需要对ＣＨＭＭ的每一个参数单独进行估值,能够在一定的程度上提高训练速度．文中阐述了整个算法,给出了计算机模拟结果,并与传统的训练方法进行了比较．     

一种神经网络实现GPS导航定位算法

目的 研究ＧＰＳ接收机状态解算的估计方法。方法 利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络对ＧＰＳ接收机数据进行处理,结果 以统计自述平均误差和均方根误差作为衡量性能的指标,神经网络方法与迭代量小均方误差算法相比较定位误差减小,结论利用神经网络实现ＧＰＳ接收机状态解算是可行的,且与迭代最小均方误差算法比较,可提高定位精度。     

基于离散Hopfield网络的飞机发动机故障诊断的智能算法研究

本文尝试将Hopfield神经网络应用于飞机发动机故障诊断,阐述了基于离散Hopfield网络的故障诊断专家系统的基本结构,对离散Hopfield网络的容错能力做了分析,这样一方面体现了离散Hopfield网络的优越的容错能力,另一方面也为以后对该网络进行进一步优化提供了相关数据,克服了传统诊断专家系统的不足。     

同步并行神经网络计算机典型算法的实现

本文介绍了同步并行神经网络计算机的结构,并在此基础上提出了在SPNNM上模拟实现BP网和Hopfield网算法的方法。     

基于连续型Hopfield神经网络的一种A／D变换器

连续型Hopfield神经网络,即Continuous Hopfield Neural Network,简称CHNN。本文主要介绍了用CHNN实现8位A／D变换器的原理、模型、步骤和电路。     

Hopfield神经网络的改进

提出一个改进的Hopfield神经网络模型,其连接矩阵的对角元T_n=1,同时根据大量的计算机模拟实验并从神经网络的系统能量出发,计算和分析T_n=1及T_n=0两种Hopfield神经网络的各存储样本所处能量状态的分布情况,及其与各存储样本的稳定性和纠错能力的关系,指出改步的Hopfield神经网络其容量和纠错能力均比T_n=0的Hopfield神经网络强。     

基于模拟退火的Hopfield网全局优化方法

为了改进Hopfield神经网络在多极点函数优化和组合优化中存在的某些缺陷,并影响着一些优化问题求解中的正确性和有效性的现实问题,将模拟退火智能优化算法与Hopfield神经网络有机结合,优势互补,提出了一种基于模拟退火的Hopfield神经网络混合全局优化算法(SA-HNN),新算法很大程度上避免了Hopfield神经网络优化陷入局部极小的缺陷,同时兼顾了算法的效率.通过典型的多极点函数优化和TSP组合优化问题求解,实验表明:SA-HNN混合优化算法具有帮助Hopfield网络摆脱局部极小点的能力并能得到较好的结果,有一定的工程实用价值.     

基于Hopfield神经网络的唐卡图像损伤区域的提取

反映藏族文化艺术特色的古唐卡由于自然和人为的原因有些遭受了不同程度的损伤。针对唐卡画面颜色脱落的一类特殊损伤形式,通过对Hopfield神经网络稳定性的分析,在HSI色彩空间研究Hopfield网络模型,并利用其记忆特性对古唐卡图像进行颜色聚类分割。实验结果表明这种方法可以有效地提取图像中的损伤区域。     

基于恒模算法的Hopfield神经网络盲多用户检测算法的研究

将恒模算法与Hopfield神经网络的能量函数相结合,提出了基于连续Hopfield神经网络的盲多用户信号检测算法。     

应用Hopfield神经网络优化最大熵的图像恢复算法

基于图像最大熵分析,提出了一种基于Hopfield神经网络优化的图像恢复算法.将图像恢复问题转化为Hopfield神经网络优化问题,取恢复图像熵函数最大以及原始图像与恢复图像之间的误差平方和最小作为图像恢复的目标,构造能量函数连续型Hopfield神经网络模型,由Hopfield神经网络能量函数极小化可得到问题的优化解,其算法通过仿真实验,验证了算法的优越性.