基于神经网络的最短路算法及其应用

提出一种基于递归神经网络的最短路算法,降低了神经元之间的连接复杂度,能稳定收敛到准最优解。并将其应用于基于流量的动态分布式路由。仿真表明,该处上敛稳定。     

面向公共交通空间内行人的导向系统设计

为了使导向系统的设计更加合理,通过实地试验,从中微观的层面出发,基于行人的视觉和心理特性,来研究行人的视角、视觉敏感区域及阅读顺序。根据对试验结果的分析,结合实际工作,进一步提出公共交通空间内部导向系统的设置原则和方法。试图达到行人、导向设施、空间环境的相互协调,使行人在公共交通空间中的活动更加舒适、便捷。     

基于连续型Hopfield神经网络的路由选择算法

提出了一种基于连续型Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络（ＣＨＮＮ）的路由选择算法,并与传统的数值解法中的流量微分（ＦＤ）法、梯度投影（ＧＰ）法作了比较,其中还对ＦＤ算法作了改进,采用固定步长,提高了运算效率。ＣＨＮＮ法的优点是,其解不受初值的影响,总可得到全局最优解,通过模拟实验证明,该算法非常有效。