复突触神经网络模型及其稳定性研究 |
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引用本文: | 李凯,黄厚宽. 复突触神经网络模型及其稳定性研究[J]. 铁道学报, 2003, 25(5): 70-74 |
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作者姓名: | 李凯 黄厚宽 |
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作者单位: | 1. 北京交通大学计算机与信息技术学院,北京,100044;河北大学数学与计算机学院,河北,保定,071002 2. 北京交通大学计算机与信息技术学院,北京,100044 |
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基金项目: | 国家科技攻关计划项目(2002BA407B);铁道部科技研究开发计划项目(2002X039A) |
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摘 要: | 传统的Hopfield网络在联想记忆、优化计算方面发挥了重要作用,但该网络存在一个弊端,即它只能处理线性或二次的最优化问题。因此,本文首先对Hopfield神经网络进行了扩展,将其称为复突触神经网络(或模型),扩展的网络不仅可以解决目标函数或约束中含有高阶的最优化问题,而且还可以处理目标函数含有对数、三角形式等较复杂函数的最优化问题;然后给出了该网络稳定的充分条件并给出了证明,同时对网络中的权矩阵是否对称也进行了讨论;最后结合典型的模糊c均值聚类问题验证了该模型的有效性。
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关 键 词: | Hopfield网络 复突触神经网络 稳定性 模糊c均值聚类 |
文章编号: | 1001-8360(2003)05-0070-05 |
Study on the multisynapses neural network model and its stability |
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Abstract: | |
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Keywords: | hopfield network multisynapses neural network stability fuzzy c-means clustering |
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