【利用神经网络寻找Hamilton回路】.pdf

目录第一章绪论 1研究人工神经网络的意义 1人工神经网络的特点 1人工神经网络的研究与应用第二章人工神经网格的基本原理 2神经元的数学模型 2神经元的功能函数 2神经元之间的连接形式 2Hebb学习规则与6规则 2人工神经网络的基本功能第三章TSP问题 3问题的描述 3TSP问题的求解第四章基于Hopfield网络的TSP 4Hopfie1d网格电路模型 4能量函数 4.

ABSTRACT HopfieldandTank proposedanetworktopology.basedonnon-lineardifferentialequationofthe network,proposed an energy function(Lyapunov Function) tosolvethetypicalNP-completethenetworksuggested byHoptieldandTankhassomefatalshortcomings,the networkisoftennon-convergence,or the qualityofthe soluti

关。因此,在调用操作的指令或数据时,总是先找它所在存储器的.另一方面,在进行人类日常的信息活动,例如识别图象,听懂语言或作出判断决策时,却又显得那样低能和笨拙.与目前广泛应用的数字计算机相比较,人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑,它不是按给定的程序一步一步地执行运算,而是能够自身适应环境,总结规律,完成某种运算,识别或过程控制。因而,有人称前者为指令程序式计算机.