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相似文献
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1.
主要讨论离散时间连续状态的Hopfield网络模型中当神经元的激活函数为单调增函数(不一定严格单调增)时,并行和串行收敛的充分条件以及具有全局惟一稳定点的充分条件.通过定义新的能量函数和研究单调增函数(不一定严格单调增)的性质,给出了并行和串行收敛的充分条件.通过研究能量函数成为凸函数的条件,将Hopfield 网络的运行看作约束凸优化问题求解,从而得出了仅有全局惟一极小点的充分条件.当网络神经元的自反馈大于该神经元激活函数导数的倒数时,串行运行收敛.当网络连接权值矩阵的最小特征值大于激活函数导数的倒数时,网络并行收敛.如果网络的能量函数为凸函数,则网络将仅有惟一一个全局稳定点.这些结果在应用Hopfield 网络求解优化问题和联想记忆时拓广了神经元激活函数的选择范围.  相似文献   

2.
权光日  洪炳熔 《计算机学报》1998,21(Z1):138-141
本文研究了Hopfield-Tank能量函数在Hopfield网络中的收敛性以及优化率方面的问题.虽然离散的Hopfield网络模型与连续的Hopfield网络模型都有严格的收敛性证明,但是Hopfield-Tank模型一直没有人给出严格的收敛性证明.本文指出连续的Hopfield网络模型与Hopfield-Tank模型是有区别的,所以需要另外给出Hopfield-Tank模型的收敛性证明.因此本文给出了Hopfield-Tank模型的收敛性证明,这一证明使Hopfield网络的优化计算理论更加完善.文中还讨论了网络参数1/τ对极小点的影响以及合适的取值范围.  相似文献   

3.
本文研究有向网络上的分布式优化问题, 其全局目标函数是网络上所有光滑强凸局部目标函数的平均值.受Barzilai-Borwein步长改善梯度方法表现的启发, 本文提出了一种分布式Barzilai-Borwein梯度跟踪方法. 与文献中使用固定步长的分布式梯度算法不同, 所提出的方法中每个智能体利用其局部梯度信息自动地计算其步长. 通过同时使用行随机和列随机权重矩阵, 该方法避免了由特征向量估计引起的计算和通信. 当目标函数是光滑和强凸函数时, 本文证明了该算法产生的迭代序列可以线性地收敛到最优解. 对分布式逻辑回归问题的仿真结果验证了所提出的算法比使用固定步长的分布式梯度算法表现更好  相似文献   

4.
研究了迭代优化方法在无线传感器网络节点定位中的应用,针对多维尺度分析定位技术和传统的梯度迭代优化方法,根据数值实验确定了迭代步长和网络连通度之间的函数关系,提出了一种基于连通度的分布式多维尺度分析节点定位算法(a connectivity-based distributed weighted multidimensional scaling algorithm,简称dwMDS(C)).该算法首先根据网络的平均连通度确定迭代步长,然后对每个未知节点的局部代价函数进行优化求解.实验表明该迭代算法收敛快速且稳定,比基于SMACOF算法的dwMDS(G)算法在定位精度上有明显的提高.  相似文献   

5.
波形松弛(WR)方法是求常微分方程近似解的数值方法,对它的研究多集中于收敛性,极少见到稳定性研究报告,而不稳定的数值方法是没有意义的.借鉴常微分方程数值方法绝对稳定的思想,提出了WR方法的绝对稳定定义.分析连续基本WR方法和基于Θ方法的离散基本WR方法的稳定性,给出了连续和离散WR方法的绝对稳定条件,以及离散WR方法的压缩条件.对于WR方法,分裂函数和数值方法(用于离散连续WR方法)的选择是两个基础问题.论文结论部分地揭示了WR方法的稳定性与分裂函数和数值方法的关系.  相似文献   

6.
小波方法在微分方程数值解法中日益得到广泛应用.由于小波的紧支性、正交性使得离散后的代数方程组的系数矩阵具有稀疏性、层次性,在此基础上可以构造各种快速算法.基于多尺度空间,采用一组正交小波基来离散原方程,导出方程组的系数矩阵具有稀疏性和层次性,从而提出求抛物型微分方程的Galerkin多层修正迭代算法,并讨论了迭代修正算法的收敛性.提出的方案能容易地实现时间和空间方向的局部加密自适应修正过程.提供的数值算例说明了方法的有效性.  相似文献   

7.
提出了一种利用离散Hopfield网络求解图论极大独立集的启发式算法,并将其应用于RNA二级结构的茎区选择和预测当中.算法通过映射RNA序列的茎区为无向图中的节点,将预测RNA二级结构的问题转化为求解图的极大独立集的问题.定义了合理的能量变化函数,利用离散Hopfield网络进行迭代,以获得能量最优的预测结构.文中将算法与传统的最大匹配数算法以及最小自由能算法在运行时间上进行比较,并且选择特定的序列在茎区和碱基对水平上进行精度测试,结果证明该算法在效率和精度上具有一定的优势.算法的时间复杂性为max{O(n2),O(N2)},空间复杂度为O(N2),其中n为RNA序列长度,N为RNA的茎区段个数.  相似文献   

8.
张松海  黄智勇 《计算机学报》2007,30(9):1588-1593
主要讨论了平面参数曲线求交的迭代算法,提出了迭代过程中迭代可信度的概念,并给出了计算方法.在此基础上,改进了MAF求交算法,给出了曲率圆迭代算法,即使用二次曲线对参数曲线的局部形状进行近似,进行迭代交点和迭代步长的计算.  相似文献   

9.
一种新的磁滞非线性前馈补偿算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对超磁致伸缩致动器磁滞非线性特征, 建立了描述其非线性行为的Preisach数学模型, 以F函数法求解了该模型的数值模型. 针对当前致动器非线性前馈补偿控制中迭代和执行效率低的缺点, 将磁滞非线性理解为系统干扰, 提出了一种新的非线性前馈补偿算法, 在求解Preisach逆模型过程中,引入稳态误差信号作为参考变量, 以Sigmoid函数变步长算法进行迭代步长自适应动态调整. 计算机仿真和实验研究均表明,与当前的磁滞模型求逆算法相比, 所提出的算法在保证控制精度的同时可以显著提高系统收敛速度, 大大提高了程序的执行效率.  相似文献   

10.
讨论连接权值不对称或激活函数非单调的离散时间Hopfield网络稳定性分析。引入新的能量函数,利用凸函数的性质证明随状态的更新网络能量函数单调下降从而得出网络收敛的充分条件。对于激活函数为非单调的连续函数而网络连接权值对称,则当网络连接权值矩阵的最大特征值和神经元激活函数的导数下确界之积大于-1时,网络全并行收敛。对于网络激活函数为单调连续函数,网络连接权值为非对称矩阵时,神经元激活函数导数的最大值和连接权值矩阵的2-范数之积小于1时,网络全并行收敛。  相似文献   

11.
离散时间Hopfield网络的动力系统分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
离散时间的Hopfield网络模型是一个非线性动力系统.对网络的状态变量引入新的能量函数,利用凸函数次梯度性质可以得到网络状态能量单调减少的条件.对于神经元的连接权值且激活函数单调非减(不一定严格单调增加)的Hopfield网络,若神经元激活函数的增益大于权值矩阵的最小特征值,则全并行时渐进收敛;而当网络串行时,只要网络中每个神经元激活函数的增益与该神经元的自反馈连接权值的和大于零即可.同时,若神经元激活函数单调,网络连接权值对称,利用凸函数次梯度的性质,证明了离散时间的Hopfield网络模型全并行时收敛到周期不大于2的极限环.  相似文献   

12.
介绍了离散Hopfield神经网络的基本概念;以MATLAB为工具,根据Hopfield神经网络的相关知识,设计了一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络,并给出了设计思路、设计步骤和测试结果。实验结果表明,通过联想记忆,对于带有一定噪声的数字点阵,Hopfield网络可以正确地进行识别,且当噪声强度为0.1时的识别效果较好。  相似文献   

13.
The continuous Hopfield network (CHN) is a classical neural network model. It can be used to solve some classification and optimization problems in the sense that the equilibrium points of a differential equation system associated to the CHN is the solution to those problems. The Euler method is the most widespread algorithm to obtain these CHN equilibrium points, since it is the simplest and quickest method to simulate complex differential equation systems. However, this method is highly sensitive with respect to initial conditions and it requires a lot of CPU time for medium or greater size CHN instances. In order to avoid these shortcomings, a new algorithm which obtains one equilibrium point for the CHN is introduced in this paper. It is a variable time-step method with the property that the convergence time is shortened; moreover, its robustness with respect to initial conditions will be proven and some computational experiences will be shown in order to compare it with the Euler method.  相似文献   

14.
On chaotic simulated annealing   总被引:25,自引:0,他引:25  
Chen and Aihara (1995) proposed a chaotic simulated annealing approach to solving optimization problems. By adding a negative self coupling to a network model proposed earlier by Aihara et al. and gradually removing this negative self-coupling, they used the transient chaos for searching and self-organizing, thereby achieving great improvement over other neural-network approaches to optimization problems with or without simulated annealing. In this paper we suggest a new approach to chaotic simulated annealing with guaranteed convergence and minimization of the energy function by gradually reducing the time step in the Euler approximation of the differential equations that describe the continuous Hopfield neural network. This approach eliminates the need to carefully select other system parameters. We also generalize the convergence theorems of Chen and Aihara to arbitrarily increasing neuronal input-output functions and to less restrictive and yet more compact forms.  相似文献   

15.
动态突触型Hopfield神经网络的动态特性研究   总被引:3,自引:1,他引:3  
王直杰  范宏  严晨 《控制与决策》2006,21(7):771-775
提出一种基于动态突触的离散型Hoppfield神经网(DSDNN)模型,给出了DSDNN的连接权值的动态演化模型及其神经元的状态更新模型.证明了DSDNN的平衡点与常规离散型Hopfield神经网络的平衡点具有一一对应的关系,分析了平衡点的稳定性.最后通过仿真分析了DSDNN的动态演化特性与其参数的关系。  相似文献   

16.
延迟离散Hopfield型神经网络异步收敛性   总被引:6,自引:1,他引:5  
离散Hopfield型神经网络的一个重要性质是异步运动方式下总能收敛到稳定态。同步运行方式下总能收敛到周期不超过2的极限环,它是该模型可以用于联想记忆设计,组合设计计算的理论基础,文中给出了延迟离散Hopfield型网络的收敛性定理,在异步运动方式下,证明了对称连接权阵的收敛性定理,推广了已有的离散Hopfield型网络的收敛性结果,给出了能量函数极大值点与延迟离散Hopfield型网络的稳定态的  相似文献   

17.
路径优化问题一直是智能控制领域中一个重要的研究对象.针对连续Hopfield神经网络和离散Hopfield神经网络的优缺点,设计了一种基于连续Hopfield网络的物流路径规划方案.首先对网络的结构进行了阐述,同时引入了能量函数的概念,对网络的稳定性进行了证明.根据实际问题的描述,将路径行程映射为换位矩阵,将路径优化的目标函数映射为网络的能量函数,设计出目标函数的动态方程,方程的最小值就为路径规划的最优值.最终通过软件仿真,求得最优解,证明了网络的可行性.  相似文献   

18.
An optimization procedure is developed for obtaining the best discrete representation of a specified form for modeling a continuous, steady-state, Kalman filter. This technique is particularly useful for digital processors in real-time filtering applications. The generalized optimization format is developed, an optimal digital mechanization is obtained, and numerical comparisons are made with the Euler method and the second-order Runge-Kutta numerical integration formula. Significant improvements are shown for several fixed values of discretization intervals.  相似文献   

19.
离散Hopfield双向联想记忆神经网络的稳定性分析   总被引:12,自引:0,他引:12  
金聪 《自动化学报》1999,25(5):606-612
首先将离散Hopfield双向联想记忆神经网络转化成一个特殊的离散Hopfield网络 模型.在此基础上,对离散Hopfield双向联想记忆神经网络的全局渐近稳定性和全局指数稳 定性进行了新的分析.证明了神经网络连接权矩阵在给定的约束条件下有唯一的而且是渐近 稳定的平衡点.利用Lyapunov方程正对角解的存在性得到了几个判定平衡点为全局渐近稳 定和全局指数稳定的充分条件.这些条件可以用于设计全局渐近稳定和全局指数稳定的神经 网络.所做的分析扩展了以前的稳定性结果.  相似文献   

20.
通过对连续Hopfield网络模型的抽象,提出了广义连续反馈型神经网络的概念,指出一种不需要构造能量函数对网络模型的稳定性进行分析和判别的方法,同时给出了相应的数学证明。  相似文献   

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