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。     

神经网络能量函数在卷积码译码算法中的应用

文章分析了神经网络在信道编码领域的应用 .利用神经网络的退火算法 ,建立了新的基于 Hopfield神经网络的能量函数 ,借助卷积码的栅格 ( Trellis)图和新的能量函数提出了一种卷积码译码算法 ,仿真结果显示新的译码算法和最大似然 ( ML)译码算法的性能相似 ,该译码方案复杂度降低 ,易于软件实现     

离散Hopfield实现多值信号盲检测

传统神经网络算法局限于二值神经网络,无法解决多值信号盲检测问题。提出了基于离散Hopfield网络直接盲检测多值信号的两种算法,构造了4电平的离散激活函数。本算法不依赖统计量,建立直接盲检测发送信号的优化性能函数,利用离散Hopfield网络直接盲检测多值信号。给出新的适用于多值离散Hopfield神经网络的能量函数和网络权矩阵,理论证明该网络具有很好的稳定性。仿真结果表明本算法能快速收敛到真平衡点,盲检测效果好,适用于随机信道。     

基于神经网络的降质图像恢复

以基于离散Hopfield神经网络的图像恢复模型为基础,研究基于神经网络解决降质图像恢复问题. 从Toeplitz循环矩阵和模拟退火算法等二个方面对该算法进行改进,使时间复杂度和空间复杂度大大降低,同时提高了图像的恢复效果. 实验表明,改进算法对于降质图像恢复是有效的,比传统的逆滤波、维纳滤波方法具有更好的峰值信噪比.     

一种基于模拟退火和Hopfield神经网络求解TSP算法

针对Hopfield神经网络解旅行商问题（TSP）经常出现无效解和局部优化解。将模拟退火智能算法与Hopfield神经网络相结合,提出了一种混合优化算法（SA-HNN）,同时合理地修改了Hopfield神经网络的能量函数,确立网络参数。这种方法在很大程度上避免了Hopfield神经网络优化陷入局部极小的缺陷,大量实验证明了该算法具有收敛速度快,可避免无效解,易获得全局最优解等优点。     

基于Hopfield神经网络模型的通道布线算法

本文探讨了用Hopfield神经网络模型解决通道布线问题的一种新算法。算法描述了Hopfield模型与通道布线问题的映射方法和网络能量函数的构造方法,在能量函数中既考虑了合法解约束项,又考虑了优化解约束项,从而提高了布线质量。本文的意义还在于它证明了用Hopfield网络求解通道布线问题是可行的,有效的。     

用Hopfield神经网络解决作业车间调度问题

对作业车间调度问题的换位矩阵表示方法进行了改进,给出新的作业车间调度问题的 Hopfield 神经网络计算能量函数表达式,然后提出改进的 Hopfield 神经网络作业车间调度方法。为了避免 Hopfield 神经网络容易收敛到局部极小的缺点,将模拟退火算法应用于 Hopfield 神经网络求解,提出随机神经网络作业车间调度方法。与已有算法相比,改进算法能够保证神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案。     

傅立叶Hopfield神经网络及其在优化中的应用

Hopfield神经网络(HNN)是一种有效的优化模型,但存在易收敛到局部极小的缺点.傅立叶级数具有良好的函数逼近能力和较高的非线性度,基于这一特点,提出了一种新型的Hopfield神经网络--傅立叶Hopfield神经网络(FHNN),其激励函数是由三角函数和Sigmoid函数组成,并将该模型用于优化问题.仿真结果表明傅立叶Hopfield神经网络能够较快收敛到最优解,在解决优化问题上表现出令人满意的效果.     

配电网重构方案Hopfield神经网络算法研究

针对配电网辐射状运行的特点,提出了以Hopfield神经网络为基础,以降低网损为目标函数的配电网重构方案算法:首先利用Hopfield神经网络来确定各个节点的入度,然后根据节点入度确定线路是否投入运行,并由此确定各联络开关的状态,最终确定配电网重构方案.给出了神经网络能量函数和求解方法,能量函数同时考虑到了辐射状运行、网损最低和某些线路可能无联络开关的问题.通过对IEEE一三电源电网进行计算,所得结果和遗传算法基本一致,而Hopfield神经网络通过解微分方程组确定最优解的计算时间相对较少.     

神经网络在图象复原中的应用

介绍了传统图象复原方法的一些缺陷和神经网络的优良特性，讨论了神经网络在图象复原中的应用，并对基于Hopfield神经网络和多层感知器的两类图象复原方法进行了较深入的探索。     

一种结合进化策略与神经网络的图象恢复方法

图象恢复在已知退化矩阵的前提下,可近似看成求解最优化问题.本文提出了一种进化　策略与神经网络结合的求解最优算法,并应用于图象恢复.结果表明,综合算法优于仅采用神经网络的算法.     

基于模拟退火算法的Hopfield神经网络参数优化

为解决Hopfield神经网络应用过程中参数设置的问题,在研究Hopfield神经网络的工作原理的基础上,分析了神经网络模型在求解TSP(Traveling Salesman Problem)问题过程中参数的选取,通过对输出数据进行归一化处理建立网络的评价函数,然后引入模拟退火算法对参数进行最优化选取。实验结果表明,经过参数优化过的Hopfield神经网络模型能更有效,更快速地得到TSP问题的最优解。     

二维物体识别的暂态混沌神经网络方法

给出了一种二维物体识别混沌神经网络的方法 ,该方法采用图匹配方式的二维物体识别可以转化为一个组合优化问题求解 ,根据二维物体识别的能量函数定义式推导出一种新的暂态混沌神经网络模型 (TCNN) ,它采用混沌模拟退火方式求解优化问题 .随着分叉尺度参数的逐步降低 ,TCNN由混沌解逐步稳定在全局最优的解上 ,从而得出该方法优于Hopfield神经网络的方法     

基于神经网络和遗传算法的无功优化设计

无功优化是一个复杂的混合优化问题,传统方法较难获得全局最优解.文中提出了将并行遗传算法和Hopfield网络相结合的算法.该方法利用遗传算法的并行搜索和解空间搜索的优点进行网络参数的选取,并采用Hopfield网络简单、快速、规范的优点来优化样本空间,以取得整体的优化效率.     

Hopfield网络求解旅行商问题有效性的研究

对Hopfield网络求解旅行商问题的有效性进行了研究,实验结果表明使用Hopfield网络求解TSP问题时存在两难问题,提高解有效性概率导致解的路径长度优化能力降低,而提高解的路径长度优化能力导致解有效性概率降低.     

一种暂态混沌神经网络及其应用

讨论了Hopfield神经网络算法在优化计算中的应用,提出了一种暂态混沌神经网络模型,把混沌动力学与收敛动力学相结合,使网络逐渐由混沌神经网络向Hopfield网络过渡,达到控制混沌的目的,并且提供一个在全局最优解附近的初值,然后用Hopfield网络得到最优解,有效地解决了Hopfield网络的局部极值问题.仿真结果表明算法对于初始值是稳健的,并且具有很强的克服陷入局部极小能力.     

基于联想记忆的Hopfield神经网络的设计与实现

介绍了反馈型神经网络Hopfield网络的定义、原理、模型和基本学习规则,并构造了一个用于联想记忆的Hopfield神经网络模型.对实验结果进行分析、比较,实验结果表明:Hopfield神经网络用于数字识别是可行、有效的;该方法较传统神经网络能提高网络的记忆能力和数字识别的正确率;该方法有别于以往的BP神经网络的模式识别,结合一些优化算法,如遗传算法,能对Hopfield神经网络的联想记忆稳态进行优化,增强神经网络的联想记忆能力.     

解框形约束最小二乘问题的神经网络

将Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络用于解最优化问题，给出了一个解框形约束最小二乘问题的离散形神经网络。当这一网络达到其稳定状态，即其能量函数为最小时，由网络的输出可以获得问题的最优解。