【摘 要】
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本文针对Hopfield神经网络(HNN)所存在的极小值问题及缺乏学习能力的问题,提出了一种学习算法.它是将决定约束条件权值大小的系数作为学习参数,在参数空间里使参数向着HNN能量上升最快的方向学习,使网络状态能够有效地从一旦陷入的极小值状态中逃脱出来.该算法分别被应用于10、20城市的旅行商问题(TSP),结果能够以很高的比率收敛于最优解.
【出 处】
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第6届全国青年管理科学与系统科学学术会议暨中国科协第4届青年学术年会卫星会议
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本文针对Hopfield神经网络(HNN)所存在的极小值问题及缺乏学习能力的问题,提出了一种学习算法.它是将决定约束条件权值大小的系数作为学习参数,在参数空间里使参数向着HNN能量上升最快的方向学习,使网络状态能够有效地从一旦陷入的极小值状态中逃脱出来.该算法分别被应用于10、20城市的旅行商问题(TSP),结果能够以很高的比率收敛于最优解.
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