神經網絡在路徑優化問題中的應用 神经网络在路径优化问题中的应用

陳文宇

  • 出版商: 電子科大
  • 出版日期: 2014-09-01
  • 定價: $294
  • 售價: 8.5$250
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 249
  • 裝訂: 平裝
  • ISBN: 7564726253
  • ISBN-13: 9787564726256

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商品描述

 

<內容簡介>

由陳文宇、桑永勝、李曼荔、劉貴松、邱釗編著的《神經網絡在路徑優化問題中的應用》主要討論了Lotka—Volterra遞歸神經網絡、非飽和的非線性閾值傳輸函數遞歸神經網絡、列競爭神經網絡等多種神經網絡模型,分別研究了針對不同組合優化問題的神經計算的方法;研究了路網的最短路徑優化方法。針對大規模路網分析的實時性需求,提出了兩種基於脈衝耦合神經網絡的快速路徑搜索方法;研究脈衝耦合神經網絡模型改進及其在KSP問題當中的應用。
本書可作為高等學校電腦科學與技術學科研究生參考書,也可作為電腦應用領域內廣大科技人員的參考書。

 

<章節目錄>

第一章  緒論
  1.1 概述
  1.2 國內外研究現狀
  1.3 遞歸神經網絡
    1.3.1 Hopfield遞歸神經網絡模型
    1.3.2 Lotka-Volterra遞歸神經網絡模型
    1.3.3 非線性閾值傳輸函數的神經網絡模型
  1.4 脈衝耦合神經網絡PCNN
  1.5 K最短路徑問題KSP
  1.6 研究內容
  1.7 章節安排
第二章  求解TsP問題的LOTKA-VOLTERRA神經網絡方法
  2.1 背景
  2.2 基礎工作
  2.3 能量函數與LOTKA-VOLTERRA遞歸神經網絡
  2.4 網絡性能及參數的設置
  2.5 實驗結果
    2.5.1 LV網絡的WTA性質
    2.5.2 隨機坐標城市的TSP
    2.5.3 均勻分佈城市的TSP
  2.6 本章小結
第三章  求解TSP的一類列競爭模型
  3.1 背景
  3.2 列競爭模型
    3.2.1 列競爭模型的提出
    3.2.2 列競爭模型的性能分析
  3.3 一類新的列競爭模型
    3.3.1 ICCM的提出
    3.3.2 ICCM的性能
  3.4 實驗結果
    3.4.1 一個直觀的例子
    3.4.2 隨機坐標城市的TSP
    3.4.3 環形TSP
  3.5 本章小結
第四章  求解非線性互補問題的非線性閾值神經網絡方法
  4.1 非線性互補問題的描述及解決方法
  4.2 一類非線性閾值神經網絡
    4.2.1 NCP函數與能量函數
    4.2.2 LT網絡的構造
    4.2.3 網絡性能及參數設置
  4.3 實驗結果
  4.4 本章小結
第五章  求解線性不等式和等式的非線性閾值神經網絡方法
  5.1 背景
  5.2 一類非線性閾值神經網絡
    5.2.1 能量函數和LT網絡構造
    5.2.2 LT網絡穩定性
  5.3 實驗結果
  5.4 本章小結
第六章  遞歸神經網絡解決優化問題的一般方法

  6.1 背景
  6.2 HOPFIELD遞歸神經網絡能量函數
  6.3 線性遞歸神經網絡
  6.4 LV遞歸神經網絡
  6.5 LT遞歸神經網絡
  6.6 小結
第七章  基於競爭脈衝耦合神經網絡的路徑優化方法
  7.1 背景
  7.2 問題描述
  7.3 CPCNN模型
  7.4 CPCNN的基本特性
  7.5 ON-FORWARD∕OFF-BACKWARD競爭機制
  7.6 演算法
  7.7 實驗結果
    7.7.1 用模擬路網數據測試
    7.7.2 用真實路網數據測試
  7.8 小結
第八章  基於雙源脈衝耦合神經網絡的最短路徑搜索方法
  8.1 背景
  8.2 DSPCNN模型
  8.3 DSPCNN最短路徑搜索
  8.4 實驗結果
    8.4.1 搜索路徑實例
    8.4.2 性能分析
  8.5 小結
第九章  基於改進PCNN模型的KSP求解方法
  9.1 改進的PCNN模型
    9.1.1 定義
    9.1.2 MCPCNN的結構
    9.1.3 MCPCNN的理論分析
  9.2 用MCPCNN求KSP問題
    9.2.1 演算法描述
    9.2.2 演算法複雜度分析
    9.2.3 MCPCNN求解KSP實例
  9.3 模擬實驗
    9.3.1 脈衝傳播速度研究
    9.3.2 single-pairKSP實驗
    9.3.3 single-sourceKSP實驗
    9.3.4 應用舉例
  9.4 本章小結
第十章  具有非飽和激勵函數的回複式網絡的理論分析
  10.1 背景
  10.2 一些概念和定義
  10.3 網絡的單穩定性和多穩定性
  10.4 二維LT-網絡的研究
    10.4.1 具有兩個神經元的二維LT網絡的基本描述
    10.4.2 全局收斂性
    10.4.3 多穩定性分析
    10.4..4 模擬結果
  10.5 不帶自反饋的LT網絡

    10.5.1 網絡模型
    10.5.2 網絡不發散的條件
    10.5.3 網絡的應用:Winner-Take-All特性
    10.5.4 模擬結果
    10.5.5 實驗三的網絡參數
  10.6 本章小結
第十一章  脈衝神經網絡在路徑優化問題中的應用
  11.1 背景
  11.2 脈衝神經網絡模型
  11.3 脈衝神經網絡的改進模型
    11.3.1 標記和定義
    11.3.2 網絡模型
    11.3.3 理論分析
  11.4 計算最短路徑新演算法
  11.5 應用實例
  11.6 模擬實驗
  11.7 本章小結
第十二章  脈衝神經網絡的進一步改進和應用
  12.1 進一步改進的模型
    12.1.1 網絡體系結構
    12.1.2 符號定義
    12.1.3 網絡模型
    12.1.4 模型的理論分析
  12.2 SPT新演算法
  12.3 應用實例
  12.4 模擬實驗
  12.5 本章小結
第十三章  結束語
  13.1 總結
  13.2 展望
參考文獻