| 广义离散神经网络模型及启发式算法 |
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| 引用本文： | 李有梅,孙建永,徐宗本.广义离散神经网络模型及启发式算法[J].西安交通大学学报,2002,36(6):647-650. |
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| 作者姓名： | 李有梅 孙建永 徐宗本 |
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| 作者单位： | 西安交通大学理学院,710049,西安 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 (6 9975 0 16 ) |
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| 摘 要： | 对Hopfield离散网络的操作方式进行了推广，使其可以实现局部并行操作，并给出了相应的稳定条件。构造了一种用于最大独立集（MIS）问题求解的广义离散神经网络模型（GDHN）。模拟计算表明，所提出的算法在求解MIS问题时，比单纯的Hopfield神经网络算法有更好的优化性能。
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| 关 键 词： | 离散神经网络 稳定性 最大独立集 全局优化 启发式算法 |
| 文章编号： | 0253-987X(2002)06-0647-04 |
| 修稿时间： | 2001年10月25 |
Generalized Discrete Hopfield Neural Network and Heuristic Algorithm |
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| Li Youmei,Sun Jianyong,Xu Zongben.Generalized Discrete Hopfield Neural Network and Heuristic Algorithm[J].Journal of Xi'an Jiaotong University,2002,36(6):647-650. |
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| Authors: | Li Youmei Sun Jianyong Xu Zongben |
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| Abstract: | The operation method of Hopfield network is generalized in order to realize its local parallel operation. The corresponding stable condition is given. A generalized discrete neural network for solving maximal independent set (MIS) problem is designed. The simulation results show that the proposed algorithm is more efficient than the pure neural network algorithm for solving MIS. |
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| Keywords: | discrete neural network stability maximal independent set global optimization heuristic algorithm |
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