随机神经网络(Random Neural Network,简称RNN)是由美国佛罗里达大学(UCF)教授Erol Gelenbe于1989年提出的一种神经网络,模仿实际......

被部分遮挡车辆的检测一直是基于机器视觉的车辆检测技术中的难点.针对该问题,本文提出一种基于多部件RBM模型的车辆检测算法.首先......

物联网是传统互联网在现代社会应用的拓展和延伸。本文通过分析物联网系统进行数据分类的必要性,同时根据Boltzmann机的应用特性,......

针对移动机器人未知环境下的趋光控制问题,模拟人或动物“感知-行动”认知机制,对具有趋光特性的移动机器人进行设计,提出一种基于......

DNA计算是一门新的学科。这门学科主要研究如何利用DNA分子Waston-Crick互补配对原则进行极度并行计算的特点去解决人类数学中的问......

标准的模拟退火算法是随机神经网络解决能量局部极小问题的一个有效方法,该算法能够使网络摆脱能量局部极小的束缚,最终达到期望的......

本文试图从信息论观点导出平均场理论逼近的神经网络及其退火算法，证明ＡＭＦＴＡ和ＡＢＭ在一定条件下的等价性，既保留传统Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ机算法的优点又提出了网络......

自联想记忆神经网络具有类似于大脑的记忆和联想的特性.在Hopfield网络的理论基础上,提出了一种反馈型的自联想记忆神经网络.和Hop......

Boltzmann机是一种应用广泛的随机神经网络。它通过模拟退火算法进行网络学习，能取得一个全局或接近全局最优的最优值；通过期望网络......

随机神经网络(RNN)在人工神经网络中是一类比较独特、出现较晚的神经网络,它的网络结构、学习算法、状态更新规则以及应用等方面都......

为了求解线性二次型的动态优化控制问题,提出了一种基于随机神经网络Boltzmann机求解线性二次型动态优化控制问题的方法,将系统的......

研究了一种新型优化算法.利用Boltzmann机人工神经网络的理论和方法,结合模拟退火算法,构造合适的求解优化设计问题的人工神经网络......

阐述了模拟退火算法的基本原理,并在此基础上利用Matlab中的模拟退火工具箱设计并实现了一个基于模拟退火算法的汉字图像识别系统......

基于传统网络的全局搜索易陷入局部极优及滤波器的静态滤波性能，通过果蝇算法搜寻Boltzmann机结构，不仅在优化网络结构的同时提高了......

Model performance assessment is a key procedure for mineral potential mapping,but the corresponding research achievement......

为解决传统的Boltzmann机方法不仅容易陷入局部最小点,而且收敛速度慢问题,对传统的Boltzmann机进行了改进。将Paik′s算法与Boltz......

随着社会经济的发展,物流行业对经济增长的贡献越来越大,被称为经济增长的“第三利润源泉”,在社会各行业中受到越来越多的重视。......

随着科学技术的发展,人们的认识不断提高。人们却发现事物变得越来越复杂,事物之间存在复杂的关系,很难用精确的数学模型来表达。......