利用Hopfield网络改善ATM交换单元的性能

本文给出了用Ｈｏｐｆｅｉｌｄ网络实现输入排队方式下按最大输出准则调度信元的方案，消除了队头（ＨＯＬ）阻塞造成的交换单元性能恶化。计算机模拟显示，采用本文方法后，交换单元的性能得到了很大提高。     

Do whatever works: A robust approach to fault-tolerant autonomous control

This paper describes a highly distributed fault-tolerant control system capable of compensating for deficiencies in system-level performance even when the cause of a fault cannot be explicitly identified. Developed for an autonomous underwater vehicle that must remain operational for several weeks without human intervention, this system must be capable of dealing with events that cannot be anticipated at design time. A unique aspect of this system is that it handles such events by attempting to do whatever works if it is unable to diagnose and correct specific faults. The software architecture used in this approach is applicable to a wide range of complex autonomous control applications.     

基于神经网络的Job-Shop类调度问题

提出了将Hopfield神经网络与模拟退火相结合以求解Job-Shop类调度问题的算法.该算法给出了Job-Shop类调度问题的约束条件,并且直接把问题的各种约束条件表示为Hopfield神经网络的能量函数项.为避免Hopfield神经网络容易收敛到局部极小解而产生非法调度解的缺点,将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,使Hopfield神经网络收敛到能量函数的全局最优解,从而保证神经网络输出是一个可行的调度方案.通过仿真实例验证了该算法的可行性.     

五种人民币序列号识别算法抗噪能力比较

为了比较不同的人工神经网络算法识别人民币序列号的性能,研究了离散Hopfield神经网络、BP神经网络、PNN神经网络、GRNN神经网络、SVM神经网络等五种算法的训练耗时、识别速度、识别率和抗噪声能力. 研究结果表明,在五种算法中BP算法的综合表现最差,其次为SVM和Hopfield算法,而PNN和GRNN算法表现最好,不仅识别率最高、训练和识别时间最短,而且具有较强的抗噪声能力.     

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.     

基于神经网络的不规则件排样技术

提出一种利用人工神经网络求解不规则件排样问题的方法。对于二维不规则零件在排样区域上的优化排列,采用自组织特征映射模型(SOM)和Hopfield人工神经网络相结合的方法,寻找排样件在排样时的最优位置及各自的旋转角度,实现了二维不规则件自动排样,得到满意的优化排样结果,实例证明了该算法的有效性和实用性。     

神经网络在采煤沉陷区水系治理方案中的应用

在采煤沉陷区水系治理方案优选中,采用Hopfield神经网络求解优化问题原理,将方案优选问题映射到Hopfield神经网络,建立能量函数模型,求解能量达到最小值时的置换矩阵,由置换矩阵得到方案优选排序,决策者参考方案优选排序结果确定拟采用的水系治理方法。     

一种用于解决TSP问题的新的Hopfield网络

针对Hopfield网络在解TSP问题时出现的存在无效解和收敛速度慢的问题,提出一种正的自反馈Hopfield网络.通过仿真可以看出,该网络在解决TSP问题上易获得有效解,同时还具有收敛速度快和迭代次数少的优点.     

基于DHNN的高校图书馆服务质量评价

针对图书馆服务质量评价数据采集困难、样本少的特点,将离散Hopfiled神经网络引入高校图书馆服务质量评价中,建立了高校图书馆服务质量综合评价模型.文中详细讨论了离散Hopfiled神经网络的模型及运行方式、正交化权值设计方法设计权值矩阵及阈值向量等问题.最后以5所高校图书馆服务质量数据为评价样本,验证了模型的正确性和实用性,并对模型适用的局限性进行了分析.     

基于模拟退火与遗传算法结合的神经网络图像分割

为解决运用Hopfield神经网络优化算法处理图像分割存在的收敛速度与局部最优的矛盾,采用模拟退火策略与遗传算法结合的优化方法来改进传统的优化算法,对迭代收敛后的Hopfield网络在局部范围内运用模拟退火遗传算法,以搜索阈值平面全局最优解,进行图像分割。实验证明,采用此方法可以得到较好的分割效果。