用嵌套插队算法解决旅行推销员问题

提出了一种求解TSP问题的近似算法--嵌套插队算法.这种算法结合了启发式算法和随机化算法以及局 部寻优的思想。实验结果表明对于较小规模的TSP问题,直接用插队算法(QJA)就能以很大的概率获得已知最优 解。对于规模较大的TSP问题,嵌套插队算法(NQJA)能获得质量高于著名的启发式算法的解。另外，用嵌套插队 算法找到的China144的最短路径优于目前已知的最短路径。嵌套插队算法是专门针对TSP问题而提出的，但其思 想也可以给求解其他NP难解的组合优化问题以启发。     

电脑与人脑——展望神经计算机的未来

神经计算机将在不确定的知识处理和模式识别中显示巨大威力,而传统的冯·诺依曼型计算机依然能在精确计算中保有优势。     

信道特性对MC—DS／AFH—CDMA系统性能的影响

研究信号经过多径瑞利信道时,ＭＣ－ＤＳ／ＡＦＨ－ＣＤＭＡ系统在采用收端自适应跳频编码方式时信道特性对系统性能的影响,通过数值计算,对不同信道特性的系统误码性能进行了比较。     

神经计算的满意解原理

人脑之所以比传统电脑聪明，决策判断反应速度快，除了熟知的神经网络巨量并行分布布理机制外，还有一个主要原因，就是它寻求的是满意解，而不是最佳精确解。     

区组设计及其应用

在数字电子技术广泛应用、离散量处理业务日益增多的今天,区组设计这个古老的组合数学分支,又焕发出生机勃勃的青春,在试验安排、差错控制编码、数据加密、计算机网络拓扑和神经网络互连结构中获得广泛的应用。     

用嵌套插队算法解决旅行推销员问题

提出了一种求解TSP问题的近似算法一嵌套插队算法。这种算法结合了启发式算法和随机化算法以及局部寻优的思想。实验结果表明对于较小规模的TSP问题，直接用插队算法(QJA)就能以很大的概率获得巳知最优解。对于规模较大的TSP问题．嵌套插队算法(NQJA)能获得质量高于著名的启发式算法的解。另外，用嵌套插队算法找到的Chinal44的最短路径优于目前巳知的最短路径。嵌套插队算法是专门针对TSP问题而提出的，但其思想也可以给求解其他NP难解的组合优化问题以启发。     

基于神经网络的交通信息融合预测方法

为了更加准确地预测动态变化的交通信息，通过分析城市道路交通流量变化的特点，提出一种基于神经网络的融合预测方法。这种方法根据预测数据各属性的特点，将数据构造为多个相关的时间序列。在此基础上，对各序列采取不同的处理方法，然后利用神经网络进行融合，得到最终的预测结果。这种方法可用于数据动态预测的各种领域。实验结果表明，采用这种方法可以有效地改善数据预测的误差。     

广义同余神经网络的初步探讨

为了克服BP神经网络学习算法中由于Sigmoid激励函数饱和区段所造成的收敛慢的缺点,本文提出了一类新型的广义同余神经网络GCNN.由于该网络采用分段线性的广义同余函数作为神经元的激励函数,运算简便且不再存在饱和问题,因此,显著地提高了训练时的收敛速度,有利于神经网络的硬件实现.通过函数逼近和双螺旋线两个实例和BP网络的比较,验证了GCNN的良好性能.