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四色和K色图着色问题的瞬态混沌神经网络解法 总被引:3,自引:0,他引:3
首先给出了用神经网络求解四色图着色问题的神经网络结构和能量函数 ,然后采用了具有瞬态混沌特性的神经网络 ( TCNN)来解四色图着色问题 .由于引入具有复杂动态特性的瞬态混沌使得该法具有很强的搜索全局最优解的能力 .仿真结果表明 ,用该法解四色图着色问题总能保证使能量函数收敛到最优解 ,有效避免了用传统的 Hopfield人工神经网络 ( HNN)解此问题时极易陷入局部极小的缺陷 ,并且收敛速度更快 .另外我们还用此法求解了属于 NP-完全问题的 K色图着色问题. 相似文献
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给出一种激活函数快速计算方法和公式 ,推导出磁刺激作用下神经纤维的 Hodgkin- Hux-ley模型 ,并建立了神经兴奋与磁刺激仪电路参数之间的联系 .研究了磁刺激作用下神经纤维的阈下、阈上和重复磁刺激响应 .结果表明 ,在不同电容初始充电电压下 ,响应具有阈值性 ;阈下响应在空间和时间上都与激活函数呈现一定的线性 ,两者相差 1 80°;不同强度下的阈上行为有相同的空间分布和时间历程 ,只是响应潜伏期有差异 .1 0 0 Hz以下的重复磁刺激是单脉冲的线性组合 ,没有累积效应 . 相似文献
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0-1 programming is a special case of the integer programming, which is commonly encountered in many optimization problems. Neural network and its general energy function are presented for 0-1 optimization problem. Then, the 0-1 optimization problems are solved by a neural network model with transient chaotic dynamics (TCNN). Numerical simulations of two typical 0-1 optimization problems show that TCNN can overcome HNN's main drawbacks that it suffers from the local minimum and can search for the global optimal solutions in to solveing 0-1 optimization problems. 相似文献
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采用具有瞬态混沌特性的神经网络(TCNN)解任务分配问题,该方法利用神经元的自反馈产生混沌动态,由于混沌动态特性具有很强的搜索全局最优妥的能力,有效地避免了传统Hopfield神经网络(HNN)极易陶入局部极小的缺陷,同时利用时变参数控制混沌行为,使网络在经过一个矩暂的混沌倒分岔后逐渐于一般的Hopfield神经网络,保证网络收敛到一个最优或近似最优的稳定平衡点。仿真结果表明,TCNN解任务分配问题时,总能收敛到全局最优或几乎接近全局最优,同时具有更高的搜索效率,另外,还用此方法求解了属于NP-完全问题的实时分布处理系统的任务分配问题。 相似文献
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