图书介绍
神经网络在路径优化问题中的应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 陈文宇等编著 著
- 出版社： 成都：电子科技大学出版社
- ISBN：9787564726256
- 出版时间：2014
- 标注页数：249页
- 文件大小：71MB
- 文件页数：264页
- 主题词：人工神经网络－应用－研究
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图书目录
第一章 绪论1
1.1 概述1
1.2 国内外研究现状2
1.3 递归神经网络5
1.3.1 Hopfield递归神经网络模型5
1.3.2 Lotka-Volterra递归神经网络模型7
1.3.3 非线性阈值传输函数的神经网络模型9
1.4 脉冲耦合神经网络PCNN10
1.5 K最短路径问题KSP12
1.6 研究内容12
1.7 章节安排14
第二章 求解TSP问题的LOTKA-VOLTERRA神经网络方法16
2.1 背景16
2.2 基础工作17
2.3 能量函数与LOTKA-VOLTERRA递归神经网络19
2.4 网络性能及参数的设置20
2.5 实验结果24
2.5.1 LV网络的WTA性质24
2.5.2 随机坐标城市的TSP27
2.5.3 均匀分布城市的TSP28
2.6 本章小结32
第三章 求解TSP的一类列竞争模型33
3.1 背景33
3.2 列竞争模型34
3.2.1 列竞争模型的提出34
3.2.2 列竞争模型的性能分析36
3.3 一类新的列竞争模型38
3.3.1 ICCM的提出38
3.3.2 ICCM的性能40
3.4 实验结果43
3.4.1 一个直观的例子43
3.4.2 随机坐标城市的TSP44
3.4.3 环形TSP45
3.5 本章小结48
第四章 求解非线性互补问题的非线性阈值神经网络方法49
4.1 非线性互补问题的描述及解决方法49
4.2 一类非线性阈值神经网络50
4.2.1 NCP函数与能量函数50
4.2.2 LT网络的构造51
4.2.3 网络性能及参数设置54
4.3 实验结果57
4.4 本章小结64
第五章 求解线性不等式和等式的非线性阈值神经网络方法65
5.1 背景65
5.2 一类非线性阈值神经网络66
5.2.1 能量函数和LT网络构造68
5.2.2 LT网络稳定性70
5.3 实验结果73
5.4 本章小结79
第六章 递归神经网络解决优化问题的一般方法81
6.1 背景81
6.2 HOPFIELD递归神经网络能量函数82
6.3 线性递归神经网络84
6.4 LV递归神经网络87
6.5 LT递归神经网络89
6.6 小结92
第七章 基于竞争脉冲耦合神经网络的路径优化方法93
7.1 背景93
7.2 问题描述95
7.3 CPCNN模型96
7.4 CPCNN的基本特性99
7.5 ON-FORWARD/OFF-BACKWARD竞争机制103
7.6 算法107
7.7 实验结果109
7.7.1 用模拟路网数据测试110
7.7.2 用真实路网数据测试117
7.8 小结122
第八章 基于双源脉冲耦合神经网络的最短路径搜索方法123
8.1 背景123
8.2 DSPCNN模型123
8.3 DSPCNN最短路径搜索125
8.4 实验结果126
8.4.1 搜索路径实例126
8.4.2 性能分析128
8.5 小结129
第九章 基于改进PCNN模型的KSP求解方法131
9.1 改进的PCNN模型131
9.1.1 定义131
9.1.2 MCPCNN的结构133
9.1.3 MCPCNN的理论分析135
9.2 用MCPCNN求KSP问题140
9.2.1 算法描述140
9.2.2 算法复杂度分析142
9.2.3 MCPCNN求解KSP实例144
9.3 仿真实验151
9.3.1 脉冲传播速度研究152
9.3.2 single-pair KSP实验154
9.3.3 single-source KSP实验156
9.3.4 应用举例158
9.4 本章小结160
第十章 具有非饱和激励函数的回复式网络的理论分析161
10.1 背景161
10.2 一些概念和定义162
10.3 网络的单稳定性和多稳定性165
10.4 二维LT-网络的研究167
10.4.1 具有两个神经元的二维LT网络的基本描述167
10.4.2 全局收敛性169
10.4.3 多稳定性分析172
10.4.4 仿真结果176
10.5 不带自反馈的LT网络180
10.5.1 网络模型180
10.5.2 网络不发散的条件181
10.5.3 网络的应用：Winner-Take-All特性182
10.5.4 仿真结果187
10.5.5 实验三的网络参数191
10.6 本章小结193
第十一章 脉冲神经网络在路径优化问题中的应用194
11.1 背景194
11.2 脉冲神经网络模型196
11.3 脉冲神经网络的改进模型197
11.3.1 标记和定义197
11.3.2 网络模型198
11.3.3 理论分析199
11.4 计算最短路径新算法201
11.5 应用实例202
11.6 仿真实验205
11.7 本章小结208
第十二章 脉冲神经网络的进一步改进和应用210
12.1 进一步改进的模型210
12.1.1 网络体系结构210
12.1.2 符号定义211
12.1.3 网络模型212
12.1.4 模型的理论分析214
12.2 SPT新算法219
12.3 应用实例221
12.4 仿真实验224
12.5 本章小结233
第十三章 结束语235
13.1 总结235
13.2 展望237
参考文献238