含混合时滞的随机Hopfiled神经网络的全局指数稳定性

考虑一类含混合时滞的随机Hopfiled神经网络,运用Razumikin方法和不等式技巧得到了该网络平凡解的p阶指数稳定性,推广了一些已有的结果,并利用一个例子,说明结果的有效性.     

基于Hopfield神经网络的平面拟合编码研究

提出了平面拟合编码的一种新的实现方法，即神经网络方法。为了保证Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的收敛，对该网络模型的迭代算法进行了修改，针对Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络存在的局部极小问题，给出了一种扰动算法，结合初始状态的合理选择，可以有效地避免网络陷入局部极小，而接近全局最小，以求得待定系数的最优解，计算机模拟结果表明，Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络实现的平面拟合编码性能优于传统的最小二乘法，重建图像质量提高约０．６ｄＢ。     

求解TSP的Hopfield网络权值修正算法分析

针对Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络在求解巡回推销员问题（ＴＳＰ）时出现的无效解和局部极小值问题，本文结合网络动态分析，利用权矩阵特征值在网络内部动力特性与外在解表现形式之间的关联作用，通过各特征值间关系协调，对基于原模型的权值修正方案作进一步理论分析与改进，探讨网络收敛于全局有效解的途径，并在全国３１省、市、自治区ＴＳＰ模拟中收到较好效果。     

基于人工神经元网络的图象重建

文章探讨利用人工神经元网络重建图象的方法 ,并讨论经过改进的 Hopfield网络的基本模型及其实现算法。研究完成了同步跳变、异步跳变和混合跳变等算法在图象重建中的实现 ,最后将衰减最大能量神经元准则应用于上述算法中。实验证明收敛的迭代步骤减少 ,收敛精度提高。     

Neuromorphic Continuous-Time State Space Pole Placement Adaptive Control

Abstract: A neuromorphic continuous-time state space pole assignment adaptive controller is proposed, which is particularlyappropriate for controlling a large-scale time-variant state-space model due to the parallely distributed nature ofneurocomputing. In our approach, Hopfield neural network is exploited to identify the parameters of a continuous-timestate-space model, and a dedicated recurrent neural network is designed to compute pole placement feedback control law inreal time. Thus the identification and the control computation are incorporated in the closed-loop, adaptive, real-timecontrol system. The merit of this approach is that the neural networks converge to their solutions very quickly andsimultaneously.     

基于DHNN的高校图书馆服务质量评价

针对图书馆服务质量评价数据采集困难、样本少的特点,将离散Hopfiled神经网络引入高校图书馆服务质量评价中,建立了高校图书馆服务质量综合评价模型.文中详细讨论了离散Hopfiled神经网络的模型及运行方式、正交化权值设计方法设计权值矩阵及阈值向量等问题.最后以5所高校图书馆服务质量数据为评价样本,验证了模型的正确性和实用性,并对模型适用的局限性进行了分析.     

一类随机非线性系统的自适应控制

研究一类单输入单输出的严格反馈随机非线性系统的自适应神经控制问题.利用神经网络参数化（RBF）和backstepping技术来进行控制器设计.所设计的控制器确保所有闭环信号是概率意义下有界的.     

Hopfield神经网络对供应商分类的研究

本文分析了供应商选择所涉及的各种因素及其相互关系,运用离散Hopfield神经网络模型,面对大量供应商评级数据,然后通过离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield供应商评级模型。从而减小评价分析决策中因个人主观性带来的偏差。这样使供应商选择的过程更条理化、层次化,企业对供应商的选择机制更具科学性。     

利用人工神经网络技术确定零部件的维修策略

将遗传算法应用于人工神经网络模型,确定一零部件的维修策略,并结合实例进行了分析     

随机区间时滞Hopfield 神经网络的指数稳定性

讨论了一类带有可变时滞的随机区间Hopfield神经网络的指数稳定性,利用李雅普罗夫函数和Razunlinkhin-定理,得到了一些关于该系统均方指数稳定与几乎必然稳定的时滞无关和时滞相关的充分性判据,推广了现有文献中关于定常时滞及其确定形式的一些结果．