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广义离散神经网络模型及启发式算法
广义离散神经网络模型及启发式算法
来源 :西安交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:bin52833093
【摘 要】
:
对Hopfield离散网络的操作方式进行了推广,使其可以实现局部并行操作,并给出了相应的稳定条件.构造了一种用于最大独立集(MIS)问题求解的广义离散神经网络模型(GDHN).模拟计
【作 者】
:
李有梅
孙建永
徐宗本
【机 构】
:
西安交通大学理学院
【出 处】
:
西安交通大学学报
【发表日期】
:
2002年6期
【关键词】
:
离散神经网络
稳定性
最大独立集
全局优化
启发式算法
discrete neural network
stability
maximal independen
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对Hopfield离散网络的操作方式进行了推广,使其可以实现局部并行操作,并给出了相应的稳定条件.构造了一种用于最大独立集(MIS)问题求解的广义离散神经网络模型(GDHN).模拟计算表明,所提出的算法在求解MIS问题时,比单纯的Hopfield神经网络算法有更好的优化性能.
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