基于免疫神经网络的陀螺仪漂移预测

BP神经网络可用于预测陀螺飘移误差，但容易陷入局部极值，训练速度很慢。针对上述缺点，该文提出了一种基于免疫算法的神经网络，以样本输出为抗原、神经网络权值矩阵为抗体，通过克隆、变异、抑制等步骤找到最优抗体，将最优抗体用于陀螺仪漂移预测。仿真试验显示，免疫训练算法能有效优化网络权值，基于该模型的漂移预测精度较高。     

基于免疫神经网络的陀螺仪漂移预测

BP神经网络可用于预测陀螺飘移误差，但容易陷入局部极值，训练速度很慢。针对上述缺点，该文提出了一种基于免疫算法的神经网络，以样本输出为抗原、神经网络权值矩阵为抗体，通过克隆、变异、抑制等步骤找到最优抗体，将最优抗体用于陀螺仪漂移预测。仿真试验显示，免疫训练算法能有效优化网络权值，基于该模型的漂移预测精度较高。     

基于区间优化的神经网络全局优化方法

Hopfield神经网络被广泛应用于优化问题的求解中,而传统的Hopfield网络通常基于梯度下降法,此方法容易陷入局部极小而得到次最优解或收敛到问题的不可行解。另外,当用于训练网络样本的输入/输出数据无法精确给出,而只能以一定的范围的形式给出时,传统的神经网络学习方法就无能为力了。论文提出了一种基于区间优化的神经网络学习算法,可以很好地解决上面所提到的传统神经网络学习算法的缺点。     

利用遗传模拟退火算法优化神经网络结构

常用的神经网络是通过固定的网络结构得到最优权值,使网络的实用性受到影响。引入了一种基于方向的交叉算子和变异算子,同时把模拟退火算法引入了遗传算法,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了一种优化神经网络结构的遗传——模拟退火混合算法,实现了网络结构和权值的同时优化。仿真实验表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,该算法优化的神经网络收敛速度较快、预测精度较高,提高了网络的处理能力。     

一种基于免疫和Hopfield神经网络的多峰值优化算法

分析了免疫算法和Hopfield神经网络的优缺点,提出了一种解决多峰值函数优化问题的混合算法。Hopfield神经网络易于硬件实现,具有简单、快速的优点,但是对初始值具有依赖性以及容易陷入局部极值。免疫算法具有识别多样性的特点,但搜索效率和精度不高。将两算法结合起来,优势互补。首先用免疫算法寻优,然后对所得具有全局多样性的解进行聚类分析,所得聚类中心作为Hopfield神经网络的初始搜索点,最后利用Hopfield神经网络逐个寻优。实验表明,该算法是一种有效的求解多峰函数优化问题的方法,与免疫算法相比,搜索效率和精度都较高。     

一种基于双变异算子的免疫网络算法

针对遗传算法难以解决多峰函数优化的问题,提出一种基于双变异算子的免疫网络算法.该算法借鉴免疫系统的克隆选择和免疫网络理论,采用双变异算子提高算法的全局和局部搜索能力.利用动态网络抑制策略保持神群的多样性,自适应地调节抗体群的规模.仿真结果表明,该算法能有效地改善种群的多样性,较好地实现全局优化与局部优化的有机结合,具有更强的多峰函数优化能力.     

一种优化神经网络结构的遗传禁忌算法

常用的神经网络是通过固定的网络结构得到最优权值，使网络的实用性受到影响。引入一种基于方向的交叉算子和禁忌变异算子，同时把禁忌算法(TS)引入标准遗传算法，结合标准遗传算法和禁忌算法的优点，提出一种优化神经网络结构的遗传禁忌混合算法，实现了网络结构和权值同时优化。仿真实验表明，与遗传算法和禁忌算法相比，该算法优化的神经网络收敛速度较快、预测精度较高，提高了网络的处理能力。     

改进Hopfield神经网络JPDA算法研究

Hopfield神经网络数据关联算法足密集多回波环境下一种有效的关联方法.但是,Hopfield神经网络大都使用Sigmoid激活函数,主要缺点是函数在0点附近对噪声十分敏感.为克服上述缺点,引进了一种新的激活函数.新函数通过参数调节网络中各神经元对输入值的敏感区域,可以在降低对噪声的敏感度的同时,保持对信号的有效响应.仿真结果表明,在Hopfield网络中采用的新的激活函数,可以使NJPDA算法的均方根误差更接近JPDA算法,进一步提高了基于神经网络的关联算法的性能.     

基于免疫进化规划的多用户检测技术研究

把人工免疫系统和神经网络系统的信息处理机制引入到进化规划算法（EP），提出了免疫进化规划算法．所提IEP通过使用随机Hopfield神经网络制备疫苗构成新的免疫算子，把新的免疫算子结合到进化规划中，不仅加快了进化规划的收敛速度，并提高了进化规划的全局收敛能力．然后在CDMA系统利用此算法设计了新的多用户检测器．仿真结果证明了该方法能够快速收敛到全局最优解，并且无论抗多址干扰和抗远近效应能力都优于传统方法和一些应用优化算法的多用户检测器．     

基于改进Hopfield神经网络的图像特征点匹配算法

针对图像特征点匹配算法的运行时间呈指数增长的问题,提出了一种新的匹配算法NHop.该算法通过加入新的网络输入输出函数、点对间差异的度量和启发式选择目标点的方式,对传统的Hopfield神经网络进行了改进.新算法不仅解决了传统Hopfield神经网络运行时间长、能量函数易陷入局部极小点的问题,而且也有效地实现了图像特征点的匹配.实验结果表明,与传统的Hopfield神经网络相比,NHop算法的匹配速度更快、准确率更高,对于图像特征点的匹配效果更好.     

APF-guided adaptive immune network algorithm for robot path planning

Inspired by the mechanism of Jerne’s idiotypic network hypothesis, a new adaptive immune network algorithm (AINA) is presented through the stimulation and suppression between the antigen and antibody by taking the environment and robot behavior as antigen and antibody respectively. A guiding weight is defined based on the artificial potential field (APF) method, and the guiding weight is combined with antibody vitality to construct a new antibody selection operator, which improves the searching efficiency. In addition, an updating operator of antibody vi-tality is provided based on the Baldwin effect, which results in a positive feedback mechanism of search and accelerates the convergence of the immune network. The simulation and experimental results show that the proposed algorithm is characterized by high searching speed, good convergence performance and strong planning ability, which solves the path planning well in complicated environments.     

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。     

基于免疫粒子群算法的多用户检测技术研究

将免疫系统的免疫机制引入到粒子群优化算法的设计中,模拟免疫系统、群集智能和神经网络的信息处理机制,提出了免疫粒子群优化算法。这种免疫粒子群算法结合了粒子群的近似全局优化能力和由Hopfield神经网络构成的免疫系统的快速信息处理机制,加快了算法的收敛速度,并提高了粒子群算法的全局收敛能力。然后利用此算法对CDMA系统的多用户检测性能改进问题进行实验研究,证明了本文的方法有较快的收敛速度,并且无论是抗多址干扰能力还是抗远近效应能力都优于传统方法和一些应用优化算法的多用户检测器。     

一种基于遗传Hopfield神经网络求解TSP问题的算法

针对Hopfield网络求解TSP问题时出现无效解和收敛性能差的问题,对约束条件能量函数进行改进,构造了一种求解TSP问题的遗传Hopfield神经网络算法,并与经典Hopfield神经网络求解TSP方法进行对比.实验结果表明,本文算法具有更好的整体求解性能.     

基于Hopfield神经网络多用户检测技术的研究

多用户检测中的MMSE算法随着用户数增加而受到限制,MMSE的优化问题可以转化为Hopfield神经网络的能量函数的最小化问题。针对基于Hopfield神经网络多用户检测算法进行仿真和分析,仿真表明Hopfield神经网络多用户检测算法在抗多址干扰和远近效应上有所提高。     

Mutation Hopfield neural network and its applications

In this paper, a new operator is proposed to optimize the traditional Hopfield neural network (HNN). The key idea is to incorporate the global search capability of the Estimation of Distribution Algorithms (EDAs) into the HNN, which typically has a powerful local search capability and fast operation. On account of this property of the EDA, our proposed algorithm also exhibits a powerful global search capability. In addition, the possible infeasible solutions generated during the re-sampling period of the EDA are eliminated by the HNN. Therefore, the merits of both these methods are combined in a unified framework. The proposed model is tested on a numerical example, the max-cut problem. The new and optimized model yielded a better performance than certain traditional intelligent optimization methods, such as HNN, genetic algorithm (GA). The proposed mutation Hopfield neural network (MHNN) is also used to solve a practical problem, aircraft landing scheduling (ALS). Compared with first-come-first-served sequence, MHNN sequence reduces both total landing time and total delay.     

WDM双环网上Hopfield网的波长分配*

基于WDM双环网,讨论了在其上实现Hopfield通信模式的波长分配问题,提出了一种路由策略及波长分配方案.在此基础上给出了实现Hopfield算法所需的波长数.     

基于小波混沌神经网络的图像复原算法

提出了一种将小波理论和混沌理论应用于改进的连续Hopfield神经网络的图像复原算法.文章在Hopfield神经网络应用于图像复原基础上,引入小波理论和混沌理论对Hopfield网络进行训练和调整,给出具体的小波混沌神经网络算法方案设计,并将改进后的算法应用于图像复原仿真.实验结果证明该小波混沌神经网络的图像复原方法得到的复原图像信噪比更高,可视效果更佳.