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自动波竞争神经网络及其在单源最短路问题中的应用!.pdf

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文档介绍:第 卷 第 期 年 月 物 理 学 报
&$ , "%%’ , 计不好,网络将容易落入能量的局
最短路径问题进行了深入地研究,提出各种最短路 部极小点,从而得不到最优解,而且,即使网络能量

算法["— &],但现有大多数算法的实用性、计算复杂度 函数设计得好,随着待解决问题规模的增加,网络也
以及在硬件实现等方面还没有新的突破,因此,目前
极易落入能量的局部极小点+ 此外,789:0;<= ** 在
用得最多的还是传统的 算法或其改进算法 "
/0123456 + 求解最短路问题时,网络的规模较大(需要 ! 个神
但随着研究问题的深入,特别是目前正在兴起的复
经元,! 为最短路问题的节点数)+ 近年来虽然提出
[ ,]
杂网络理论的研究 $ ’ ,传统串行方式的 /0123456 算 了多种改进的算法,减小了网络规模,但网络的能量
法的局限性日益突出,因此,有必要发展一种简单 局部极小的问题仍然得不到很好的解决,问题最优
的、实用的、易于硬件实现的最短路径算法
+ 解得不到保证 + 此外,这种反馈型网络收敛到能量
人工神经网络是近几十年发展起来的一类仿生
极小点所需的迭代次数比较大 + 因此这种基于量函
的计算方法,它具有内在的并行性,可方便地用于大 数设计的反馈神经网络最短路算法仍有待于进一步

规模的复杂问题的求解[-,,],因而越来越受到研究者
的研究 +
的重视 自然地,人们也将最短路径问题诉诸于人
+ !,,, 年,)6><:0;<= 和 ?0@3;5 将脉冲耦合神经网
工神经网络方法,而且取得了一些令人满意的成 络(9><3;AB8>9<;= @;>56<

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自动波竞争神经网络及其在单源最短路问题中的应用!.pdf

上传人:文库旗舰店 2022/5/20 文件大小:234 KB

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