推广的Hopfield神经网络模型及其应用—Job-Shop问题的神经网络解法

0 引言在神经网络的研究工作中,Hopfield 模型的建立被称为是突破性的,但用以解优化问题有其局限性,即被优化的目标函数只能是二次函数。本文给出了一种推广的 Hopfield 模型,可用于解决一大类优化问题,只要该优化问题能表示成某一目标函数,且该函数能满足对各变量的一价偏导数存在且连续的条件     

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.     

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.     

连续Hopfield网络在热传导有限元计算中的应用

连续Hopfield网络是一个能收敛的稳定网络,如果一个系统的优化问题可以用"能量函数"作为目标函数,则总可以用连续Hopfield网络对其进行求解。依据热传导有限元特点,将有限元计算问题转化为带约束的非线性优化问题,找出了优化目标函数,并给出求解该问题的改进Hopfield(TH)网络;最后对一个简单温度场神经计算进行数值仿真,仿真结果表明连续Hopfield神经网络能完成有限元模型的求解。     

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.     

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。     

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。     

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     

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。     

神经网络在采煤沉陷区水系治理方案中的应用

在采煤沉陷区水系治理方案优选中,采用Hopfield 神经网络求解优化问题原理,将方案优选问题映射到Hopfield 神经网络,建立能量函数模型,求解能量达到最小值时的置换矩阵,由置换矩阵得到方案优选排序,决策者参考方案优选排序结果确定拟采用的水系治理方法.     

基于神经网络的游梁式抽油机四连杆机构的优化设计

简单介绍了用Hopfield神经网络优化的原理，通过对游梁式抽油机性能、结构的分析，提出以悬点最大加速度作为目标函数的基于Hopfield神经网络的优化设计方法，给出优化设计数学模型及优化前后CYJYl2-4．2-73型抽油机的性能参数对比，该法提高了抽油机的性能。     

一种基于神经网络的运输问题优化方法

将Hopfield神经网络与亚当姆斯公式相结合,在此基础上提出了一种解决运输问题的优化算法.该算法结合Hopfield神经网络优化功能,并根据运输问题的实际情况,将优化运输问题转换成求解网络系统的平衡点.通过实例验证了该方法的有效性、可行性,并且提高了网络的收敛速度.     

基于离散Hopfield神经网络的数据智能识别

Hopfield网络是一种反馈型神经网络,具有丰富的动力学特性。当前,Hopfield网络广泛地应用于优化计算和联想记忆。本文探究Hopfield网络模型在数据检索中的运用,提出新的解决方案,并指出该网络存在的问题。     

一类具有反三角函数自反馈的混沌神经网络及其应用

在线性自反馈的基础上将反三角函数引入到混沌神经网络的自反馈项,提出了非线性自反馈混沌神经网络模型.网络优化机制的分析表明,非线性自反馈使网络以线性函数与反正切函数的和与状态乘积和的方式影响原Hopfield网络的能量函数,避免网络陷入局部极小点.构造了网络的能量函数,分析了网络达到渐进稳定的充分条件并利用其指导网络求解旅行商问题的参数设置.连续函数优化问题和旅行商问题的仿真研究表明,提出的网络能有效地找到优化问题的最优解.     

一类求解八皇后问题的神经网络模型

通过研究离散的Hopfield神经网络模型,运用神经优化计算的方法,采用计算能量函数,建立了组合数学中八皇后问题的各类神经网络模型。并用V－C^ 语言进行计算机模拟,得到八皇后问题的不同解答。     

基于Hopfield-Tank模型的快速神经网络方法

分析了Hopfield－Tank模型在收敛性、稳健性、优化率以及计算速度方面存在的问题，根据外部惩罚函数法的基本思想提出了一种新的基于Hopfield－Tank模型的快速神经网络方法。对TSP的能量函数进行了改进，并对我国31个城市的TSP进行了软件模拟，得出了15640km的最短路径，在收敛性、稳健性、优化率以及计算速度方面的结果都十分满意。     

基于离散Hopfield神经网络的突发事件连锁反应路径推演模型

突发事件及其引发的连锁反应会造成严重的灾害后果,如果事先知道突发事件可能引发的连锁反应路径,就可以提前做好断链减灾工作.因此,提出一种基于Hopfield神经网络的突发事件连锁反应路径推演模型.该模型用Hopfield神经网络表示一般的突发事件网络,用Hopfield神经网络的运行规则表示突发事件连锁反应的原理,并设置神经元阈值,将突发事件连锁反应路径的推演过程映射为Hopfield神经网络的演化过程,通过运行Hopfield神经网络推演初始突发事件的一条连锁反应路径.最后,用该模型推演了地震引发的连锁反应路径,验证了该模型的合理性.     

基于扩展神经网络的网格资源调度优化算法

针对具有时间约束和若干资源约束的网格资源调度问题,提出了一种基于扩展神经网络的求解新方法GRSENN。资源调度问题首先被分解为一系列多维背包问题并提出相应的数学模型,然后通过把问题的各种约束表示为Hopfield神经网络的能量函数项,进而导出神经网络模型。实验仿真结果表明该方法的有效性,并可避免通常神经网络所具有的容易陷入局部极小点的缺陷。     

基于装箱问题的Hopfield网络优化设计

针对装箱问题的数学模型,利用目标函数与神经网络中能量函数相等的关系来设计Hopfield神经网络的结构,相应建立动态网络模型,为用Hopfield神经网络理论来解决装箱问题提供了先决条件。     

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.