推广的Hopfield神经网络模型

本文推广了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络模型，对能量公式中的函数只要求一阶偏导数存在 连续即可，这就扩展了神经网络方法在求解组合优化问题中的应用。     

Hopfield神经网络在有限元求解中的应用

计算机本身固有的计算与存储之间是一对很难解决的矛盾,许多工程力学问题因计算规模大等原因还没有突破性进展,因此,需要发展新的理论与计算方法。通过对有限元求解方法和Hopfield神经网络的深入研究,在对Hopfield神经网络适当改造后,得到了有限元的神经网络计算方法,在电路实现中避免了采用高增益传递函数的假设,进而在理论上实现了有限元神经网络计算的无误差求解。     

用进化策略和神经网络求解参数线性规划

针对LPCθBθ类的参数线性规划求最优解问题,利用 (1+1)-ES 来训练参数θ,结合Hopfield 神经网络算法对其求解,再采用精英保留策略找出最优解.计算机仿真结果表明,提出的方法是有效和可行的.     

基于局部进化的Hopfield神经网络的优化计算方法

提出一种基于局部进化的Hopfield神经网络优化计算方法，该方法将遗传算法和Hopfield神经网络结合在一起，克服了Hopfield神经网络易收敛到局部最优值的缺点，以及遗传算法收敛速度慢的缺点。该方法首先由Hopfield神经网络进行状态方程的迭代计算降低网络能量，收敛后的Hopfield神经网络在局部范围内进行遗传算法寻优，以跳出可能的局部最优值陷阱，再由Hopfield神经网络进一步迭代优化。这种局部进化的Hopfield神经网络优化计算方法尤其适合于大规模的优化问题，对图像分割问题和规模较大的200城市旅行商问题的优化计算结果表明，其全局收敛率和收敛速度明显提高。     

Hopfield神经网络参数设置

以TSP问题入手,详细分析了Hopfield神经网络行为特征。采用了加强能量函数,比H-T模式更有效。从几何学角度分析了权值矩阵的特征值所对应的子空间,从而获得设置网络参数的标准。模拟结果显示,新的网络参数能保证网络收敛到有效解。     

改进进化策略及其在神经网络训练中的应用

进化策略是一类策略参数自适应进化算法。文章提出了一种改进进化策略(MES),MES采用基于个体排序的随机自适应Gaussian-Cauchy混合变异策略,将Gaussian和Cauchy变异算子结合起来以达到全局探索和局部搜索之间的动态平衡。此外,MES还使用重组算子以进一步提高算法的性能。将该算法用于多层前向神经网络训练,数值仿真结果显示了该算法的有效性。     

Hopfield神经网络在机组组合问题中的应用

提出利用多层Hopfield神经网络求解机组组合优化问题。通过构造合适的能量函数使得单层Hopfield神经网络可以解决某一时刻的机组出力问题,与之相对应的多层神经网络可以解决任意时间段的机组出力问题。多层Hopfield神经网络的层数由所需求解问题的时间段确定。给出单层及多层神经网络的能量函数及求解算法,能量函数考虑到机组升降功率和出力上下限的约束。通过对已有文献的算例进行计算比对,所得结果和遗传算法基本一致,但Hopfield神经网络通过解微分方程组来确定最优解,计算时间相对较少。     

小波Hopfield神经网络及其在优化中的应用

通过把Hopfield神经网络的sigmoid激励函数替换为Morlet小波函数,提出了一种新型的Hopfield神经网络——小波Hopfield神经网络(WHNN)。由于Morlet小波函数具有良好的局部逼近能力和较高的非线性度,因此WHNN在非线性函数寻优上表现出令人满意的较高精确度的效果。一个典型的函数优化例子表明小波Hopfield神经网络比Hopfield神经网络有较高的精确度。     

用改进的竞争Hopfield神经网络求解多边形近似问题

多边形近似是提取曲线特征点和简化曲线描述的一种重要方法.提出一种改进的Hopfield神经网络多边形近似算法,该算法利用选择拐点策略减少了搜索空间,重新定义了神经网络的能量函数,使其更能反映优化目标;引?入合并拆分搜索策略,有效帮助神经网络脱离局部最小值.实验结果表明,提出的改进算法是有效的,比其它算法如关键点检测法、竞争Hopfield神经网络、混沌Hopfield神经网络、遗传算法等具有更优的性能.     

基于Hopfield神经网络的交叉线识别算法

提出了一种利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络进行交叉线识别的算法。在本算法中，一个含有交叉线的图象被映射到Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络之上，每一个象素与一个神经元相对应，神经元间的权重由其对应的象素间的关系（包括距离、斜率等）所决定。在Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的收敛过程中，神经元的状态根据一定的规则不断地被调整直到收敛；同时随着神经元状态的确定，交叉线段也被识别出来。在实验模拟中，此算法显示了优越的性能。     

基于遗忘进化规划的Hopfield网学习算法

本文提出了一个基于遗忘进化规划的Hopfield网学习算法.通过遗忘部分个体,算法能避免局部最小.给定不动点、极限环或迭代序列,通过解不等式,算法能同时获得Hopfield网的拓扑结构和权值.该算法克服了进化Hopfield网学习的局限性.它还能找到多个优化解.实验也证明了该算法的有效性.     

Hopfield神经网络在车牌照字符识别中的应用

介绍了Hopfield神经网络识别车牌照字符的方法,用Matlab完成了对车牌照数字识别的模拟,最后给出实验结果。     

基于CS的Hopfield神经网络数字识别应用

介绍了布谷鸟搜索(cuckoo search, CS)和Hopfield神经网络的基本原理,研究了基于Hopfield神经网络的数字识别应用。针对Hopfield网络权值在数字识别时易陷入局部最优,提出将CS引入Hopfield神经网络的解决方法。利用CS对复杂、多峰、非线性极不可微函数的全局搜索能力,使Hopfield网络在较高噪信比的情况下仍保持较高的联想成功率,并进行了仿真。仿真结果表明,该方法识别数字的效果更佳。     

求解非线性方程的一种改进Hopfield神经网络

本文提出一种改进的ＨｏｐｆｉｅＩｄ神经网络来求解非线性方程。文中给出了这种网络的结构，讨论了网络平衡点与非线性方程解之间的关系，证明了网络的稳定性。这种网络的结构较为简单，易于编程及硬件实现。     

A Discrete-Time Quantized-State Hopfield Neural Network

A discrete-time quantized-state Hopfield neural network is analyzed with special emphasis in its convergence, complexity and scalability properties. This network can be considered as a generalization of the Hopfield neural network by Shrivastava et al. [27] into the interior of the unit hypercube. This extension allows its use in a larger set of combinatorial optimization problems and its properties make of it a good candidate to build hybrid algorithms along with other heuristics such as the evolutive algorithms. Finally, the network is illustrated in some instances of the linear assignment problem and the frequency assignment problem.     

Hopfield Neural Network Based Stereo Matching Algorithm

In this paper, a neural network based optimization method is described in order to solve the problem of stereo matching for a set of primitives extracted from a stereoscopic pair of images. The neural network used is the 2D Hopfield network. The matching problem amounts to the minimization of an energy function involving specified stereoscopic constraints. This function reaches its minimum when these constraints are satisfied. The network converges to its stable state when the minimum is reached. In the initial step, the primitives to match are extracted from the stereoscopic pair of images. The primitives we use are specific points of interest. The feature extraction technique is the one developed by Moravec, and called the interest operator. Its output comprises mostly corners or feature points with high variance. The Hopfield network is represented as a N _l × N _r matrix of neurons, where N _l is the number of features in the left image and N _r the number of features in the right one. An update of the state of each neuron is done in order to perform the network evolution and then allowing it to settle down into a stable state. In the stable state, each neuron represents a possible match between a left candidate and a right one.     

Multiprocessor Task Assignment with Fuzzy Hopfield Neural Network Clustering Technique

Most scheduling applications have been demonstrated as NP-complete problems. A variety of schemes are introduced in solving those scheduling applications, such as linear programming, neural networks, and fuzzy logic. In this paper, a new approach of first analogising a scheduling problem to a clustering problem and then using a fuzzy Hopfield neural network clustering technique to solve the scheduling problem is proposed. This fuzzy Hopfield neural network algorithm integrates fuzzy c-means clustering strategies into a Hopfield neural network. This investigation utilises this new approach to demonstrate the feasibility of resolving a multiprocessor scheduling problem with no process migration and constrained times (execution time and deadline). Each process is regarded as a data sample, and every processor is taken as a cluster. Simulation results illustrate that imposing the fuzzy Hopfield neural network onto the proposed energy function provides an appropriate approach to solving this class of scheduling problem.       

基于Hopfield神经网络的交通标志识别

Hopfield神经网络是经典的人工神经网络之一,本文利用离散型Hopfield神经网络来对各种道路交通标志进行识别,并讨论在加噪、旋转等条件下对交通标志识别率的影响。同时,对图像的复杂度、识别率、图像识别前后的信噪比进行了讨论与分析。     

基于Hopfield神经网络的盲检测数字水印

提出了一种基于Hopfield神经网络的盲检测数字水印算法。基于噪声可见函数实现了水印的自适应嵌入,利用Hopfield神经网络记忆宿主图像以及原始水印信息。在水印检测时,通过神经网络从嵌入水印的图像中联想出宿主图像和水印嵌入信息,再利用嵌水印图像和联想出的宿主图像提取出水印,实现了水印的盲检测。