能量极小化的一种启发式遗传算法

Chakradhar et.al(1988,1990)将组合电路表示为Hopfield神经网络,将测试生成问题转化为一个组合优化问题。本文在传统遗传算法的基础上,结合电路的拓扑信息,提出了一种用于组合电路神经网络模型能量极小化的启发式遗传算法。     

一种基于神经网络的组合电路测试生成算法

介绍了一种基于神经网络的组合电路测试生成算法。利用Hopfield神经网络模型将组合电路表示成对应的神经网络,通过建立被测电路的约束网络,构造神经网络的能量函数,使组合电路的测试矢量对应神经网络能量函数的最小值点,使得测试生成问题数学化,并使用遗传算法求解能量函数的最小值点得到故障电路的测试矢量。通过在一些标准电路的实验表明,该测试生成算法有效可行。     

基本电子电路

下N701,TN一052 96040537组合电路最优H叩爪ld模型的判定/张建州,陈朝阳,虞厥邦,陈…州禽电子科技大学)11一电子科学学刊.一1996,18口)一209~212 采用组合电路H叩field模型,通过相容状态建立的齐次线性方程组的基础解系,提出了组合电路最优Hopfield模型存在性的实用判定方法,并给出了计算实例.图2参5(文)SPICEfl模型在低温下的修正和低温ECL电路的设计进行了一些探讨.图8参7(文)丁N701,TN32 96040538低温EcL电路的直流特性分析/李鑫,郑茬,沈克强,魏同立(东南大学)/j电子科学学刊一19%,18(2)一194~201 文中在刘低温双极晶体管的直流…     

基于混沌搜索的组合电路测试生成算法

基于组合电路测试生成的离散Hopfield神经网络模型，将混沌搜索与Hopfield网络的梯度算法相结合，利用混沌搜索的内随机性及遍历性来克服梯度算法易于陷于局部极小的缺点，形成一种具有全局搜索能力的测试生成有效算法。该算法综合了随机性和确定性算法的优点，其性能优于一般的随机性算法。实验结果验证了该测试生成算法的有效性。     

基于遗传算法的自适应测试生成

文章介绍了一种基于遗传算法的自适应测试生成方法，首先讨论了用遗传算法进行测试生成时构造评价函数的一些方法，然后应用组合电路的Hopfield神经网络模型，提出了基于遗传算法的自适应测试生成算法，该方法不同于传统的方法，它不需要故障传播传播、回退等过程，实验结果表明了本算法的可行性。     

基于Hopfield网解决TSP问题

利用神经网络解决组合优化问题是神经网络应用的一个重要方面。组合优化问题,就是在给定约束条件下,使目标函数极小(或极大)的变量组合问题。首先介绍了Hopfield神经网络的工作原理,然后具体介绍了TSP问题,然后给出了Hopfield神经网络解决TSP问题的实例,最后的结果表明利用Hopfield神经网络解决TSP问题可以求得问题最优解的次优解。     

分集接收、路由选择

9913518状变动态选路的神经网络算法[刊]/忻展红//北京邮电大学学报.—1999,22(2).—16～20(G)吸收一些电路交换网动态选路算法的优点,提出了基于神经网络 Hopfield 模型的状变实时选路算法。该模型全面集成了网管中心监控的话务数据、网路状态和电路保留策略,在对中继线群阻塞概率短期预测     

离散Hopfield神经网络的PWM型脉冲流技术实现

研究了离散Hopfield神经网络的PWM(脉冲宽度调制)型脉冲流技术实现。利用MOS开关管和电压比较器实现了离散Hopfield神经网络，并提出了利用离散Hopfiled神经网络实现自联想记忆时相应的PWM型脉冲流电路。所提出的电路结构简单，易于芯片间通讯及系统扩展。     

灵活的Hopfield神经网络ADC消除噪声

Hopfield网络可以将模拟信号转换成数字形式，实现联想记忆、信号估计和组合最优化，类似于人类视网膜实现第一极信号处理的方法。本设计实例探究了Hopfield神经网络ADC的范例。     

组合神经网络在状态维修中的应用

为了进一步加强武器装备维修管理,引入基于状态的维修(Condition Based Maintenance,CBM)概念,介绍了装备健康评估技术的研究现状;在此基础上,为了克服单一BP神经网络无联想记忆功能的缺点,引入Hopfield网络加以组合,构建了组合神经网络状态的评估模型,提出了状态评估的具体步骤,并进行可行性...     

IPA模型对Hopfield模型神经网络的改进

考虑Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型中假态之间的布尔逻辑关系，提出利用ＩＰＡ模型对神经网络中的假态进行抑制，并和原网络的性能进行了比较，结果表明：改进后的网络性能比Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型和ＩＰＡ模型均有较大提高。     

Hopfield连续联想记忆的吸引域和收敛速度研究

本文利用某些技巧和Lyapunov方法,得到了Hopfield连续联想记忆模式的吸引域及其中每一点趋向记忆模式的指数收敛速度的一些全新的估计结果。这些结果可用于评价Hopfield连续反馈联想记忆网络的容错能力,且可用于综合连续反馈联想记忆网络。     

用Hopfield网络实现二元串码滤波器

根据Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的优化功能设计二元串码滤波器，对于识别同样数目的物体，本方法所需要的滤波器数目较少，且容错能力较强，对适当的编码方法识别准确率可达１００％。     

DECISION OF OPTIMAL HOPFIELD NEURAL NETWORK MODEL OF COMBINATIONAL CIRCUITS

By use of Hopfield model and basis solution of homogeneous linear equations which are established in accordance with consistent state, a practical decision method for the existence of optimal Hopfield model of combinational circuits is provided. Finally, an example is given.     

Storage capacity of complex Hopfield model

The Dirac symbol is used to represent the discrete complex Hopfield neural network model.The signal-to-noise theory and the computer numerical solu-tion are made to analyse the storage capacity of the model.The storage capacity ra-tio of the model equals to that of the Hopfield model.Finally,using the model to recognize the 4-level grey or color patterns is discussed.     

Hopfield model with complementary binary representations

A Hopfield neural network model with complementary binary representations is proposed. Advantages of this approach are improvement in memory capacity and error-correction capability, when compared with conventional binary models. Some requirements of the Hopfield model necessary to obtain perfect recall can also be relaxed     

四元数神经网络模型的计算机模拟研究

用Ｄｉｒａｃ符号表示１６态四元数离散神经网络模型，用计算机模拟讨论了该模型的存贮容量和容错能力，与Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型对比，并进行了计算机１６值灰度或彩色图像识别模拟。     

Storage capacity of complex Hopfield model

ＳｔｏｒａｇｅｃａｐａｃｉｔｙｏｆｃｏｍｐｌｅｘＨｏｐｆｉｅｌｄｍｏｄｅｌＳＨＵＡＩＪＷ；ＣＨＥＷＺＸ；ＬＩＵＲＴ；ＷＵＢＸ（Ｄｅｐｔ．ｏｆＰｈｙｓｉｃｓ，ＸｉａｍｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｍｅｎ３６１００５，ＣＨＮ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅＤ...     

一类离散Hopfield网络的吸引特性研究

该文以n维超立方体为大规模局域连接模型的离散Hopfield网络(简称An网)为研究对象,深入讨论了这种网络的吸引特性,包括吸引子/吸引环的结构和吸引半径等,得出了具有相同结构的吸引子/吸引环具有相同的吸引特性和吸引半径,并给出了它们的吸引半径;进一步地,本文将上述讨论扩展到较为一般的离散Hopfield网络,讨论了它们的吸引子/吸引环与An网的吸引子/吸引环相同(或部分相同)的条件,以及相应的吸引子/吸引环的吸引半径,得出了迁移越大,保留An网吸引子/吸引环的数目越少,且吸引半径越小的结论。     

AN ALGORITHM FOR VLSI CHANNEL ROUTING USING NEURAL NETWORK

The algorithm for VLSI channel routing using Hopfield neural model is discussed inthis paper.The basic methods of mapping VLSI channel routing problem to Hopfield neural net-work,constructing energy function,setting initial neural status,and selecting various parametersare proposed.Finally,some experimental results are given.