第4章 节 CHNN 人工神经网络课件.pptVIP

第4章 反馈神经网络 ; CHNN是在DHNN的基础上提出的，它的原理和DHNN相似。由于CHNN是以模拟量作为网络的输入输出量，各神经元采用并行方式工作，所以它在信息处理的并行性、联想性、实时性、分布存储、协同性等方面比DHNN更接近于生物神经网络。我们将从以下几点来讨论CHNN。 1、网络模型 2、CHNN方程的解及稳定性分析 3、关于Hopfield能量函数的几点说明 ;CHNN的网络模型;Hopfield动态神经元模型;CHNN的网络模型;;; 此定理表明，随着时间的演化，网络的状态总是朝能量减少的方向运动。网络的平衡点就是E的极小点。;关于Hopfield能量函数的几点说明; 1）能量函数为反馈网络的重要概念。根据能量函数可以方便的判断系统的稳定性； 2）Hopfield选择的能量函数，只是保证系统稳定和渐进稳定的充分条件，而不是必要条件，其能量函数也不是唯一的。;组合优化问题，就是在给定约束条件下，求出使目标函数极小（或极大）的变量组合问题。 将Hopfield网络应用于求解组合优化问题，就是把目标函数转化为网络的能量函数，把问题的变量对应于网络的状态。这样当网络的能量函数收敛于极小值时，问题的最优解也随之求出。 ;旅行商问题，简称TSP（Traveling Salesman Problem）。问题的提法是：设有N个城市， ,记为： ,用dij表示ci和cj之间的距离， dij0,(i,j=1,2,…n) 。 有一旅行商从某一城市出发，访问各城市一次且仅一次后再回到原出发城市。要求找出一条最短的巡回路线。;N=5 TSP Probelm;换位矩阵;约束条件和最优条件;结论;网络能量函数的构成 ;网络能量函数的构成;网络能量函数的构成;网络能量函数的构成;能量函数表达式;网络加权及阀值;求解TSP网络的迭代方程 ;迭代步骤;迭代续1