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一类变时滞离散Cohen-Grossberg神经网络模型周期解的存在性及其指数稳定性 被引量:2
1
作者 王军平 阮炯 《数学年刊(A辑)》 CSCD 北大核心 2007年第6期739-750,共12页
利用重合度理论研究了一类变时滞的离散Cohen-Grossberg神经网络模型的周期解,并得到了模型周期解的全局指数稳定性的充分条件,推广了已有的结果,为神经网络的应用提供了重要的理论基础.最后给出一个例子进行数值模拟,数值模拟的结果更... 利用重合度理论研究了一类变时滞的离散Cohen-Grossberg神经网络模型的周期解,并得到了模型周期解的全局指数稳定性的充分条件,推广了已有的结果,为神经网络的应用提供了重要的理论基础.最后给出一个例子进行数值模拟,数值模拟的结果更好地验证了结论. 展开更多
关键词 离散cohen-grossberg神经网络 重合度理论 周期解 全局指数稳定性
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具有分布时滞和脉冲的离散Cohen-Grossberg神经网络的周期解
2
作者 汪灵枝 秦发金 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第21期70-73,共4页
文章讨论了一类具有分布滞和脉冲的离散Cohen-Grossberg神经网络模型。利用ρ-锥理论和不动点定理,获得了这类模型周期解的存在唯一性与全局指数稳定的充分条件,同时也给出了指数收敛速率的估计。
关键词 离散Cohen—Grossberg 神经网络 脉冲 周期解 不动点定理 全局指数稳定
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基于改进图神经网络的含源配电网故障诊断方法及效果
3
作者 胡登宇 王宝华 刘晋宏 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第21期8936-8944,共9页
分布式电源大量接入,导致含源配网故障弱特征化以及故障时刻产生大量谐波信号,传统故障诊断方法应用效果不佳。提出一种基于改进图神经网络的含源配网故障诊断方法。首先,利用小波变换提取故障前后电流电压细节系数;其次,通过加权投影... 分布式电源大量接入,导致含源配网故障弱特征化以及故障时刻产生大量谐波信号,传统故障诊断方法应用效果不佳。提出一种基于改进图神经网络的含源配网故障诊断方法。首先,利用小波变换提取故障前后电流电压细节系数;其次,通过加权投影关联分析法计算各电气量之间的关联度;再次,选择关联度较高的电气量作为输入搭建基于图神经网络的含源配网故障诊断模型;最后,在MATLAB/Simulink中搭建了不同电压等级的含源配网故障仿真模型。结果表明,该故障诊断方法能有效强化故障信号并在不同电压等级的含源配网下对故障准确定位与分类,在数据缺失与噪声环境下也能保持良好的诊断性能,具有良好的鲁棒性与泛化性。 展开更多
关键词 故障诊断 极大重叠离散小波变换 灰色关联度 加权灰色关联投影法 神经网络
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神经网络优化非线性磁链的双三相PMSM无感控制
4
作者 赵化勇 田伟 吉敬华 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第4期129-132,139,共5页
针对中低速情况下双三相永磁同步电机无传感器控制精度低,非线性磁链观测器在静止和低速时稳定性差的问题,提出一种结合BP神经网络的离散型非线性磁链观测器。首先,结合电流方程构建非线性磁链观测器并利用欧拉离散法进行离散化;其次,采... 针对中低速情况下双三相永磁同步电机无传感器控制精度低,非线性磁链观测器在静止和低速时稳定性差的问题,提出一种结合BP神经网络的离散型非线性磁链观测器。首先,结合电流方程构建非线性磁链观测器并利用欧拉离散法进行离散化;其次,采用BP神经网络优化非线性磁链的固定增益,实现增益在线调节,同时提出自适应高频信号注入方法,解决了非线性磁链观测器受固定增益值限制观测误差大和低速情况下稳定性差的问题;最后,在MATLAB环境下搭建了仿真模型验证提出的算法,并且仿真结果显示新型观测器的位置误差减小了37.5%以上,收敛速度提升了50%以上,有效地抑制系统抖振,具有更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 双三相永磁同步电机 矢量控制 离散型非线性磁链观测器 BP神经网络 高频信号注入
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基于小波分解与动态密集空洞卷积的双分支神经网络水印算法
5
作者 李敬有 席晓天 +1 位作者 魏荣乐 张光妲 《信息网络安全》 北大核心 2025年第5期828-839,共12页
基于深度学习的数字水印算法主要倾向于向载体图像的中高频区域嵌入水印信息,只使用卷积神经网络将水印信息映射到载体图像的特征空间中,忽略了频域算法的作用。文章提出一种基于小波分解与动态密集空洞卷积的双分支神经网络水印算法,... 基于深度学习的数字水印算法主要倾向于向载体图像的中高频区域嵌入水印信息,只使用卷积神经网络将水印信息映射到载体图像的特征空间中,忽略了频域算法的作用。文章提出一种基于小波分解与动态密集空洞卷积的双分支神经网络水印算法,通过使用小波分解,更好地引导水印信息的嵌入和提取。该算法运用离散小波变换处理载体图像与水印图像,将其分解为高频信息和低频信息,再使用神经网络进行针对性学习,使用动态密集空洞卷积在减少神经网络层数的情况下,扩大感受野,增强捕捉全局信息的能力,也能避免使用过多的池化层影响重建图像的质量。实验表明,该算法拥有良好的不可见性和鲁棒性。 展开更多
关键词 双分支神经网络 离散小波变换 空洞卷积 数字水印
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变时滞四元数值Cohen-Grossberg神经网络全局µ稳定性分析
6
作者 杨艳平 陈展衡 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1041-1052,共12页
研究了具有变时滞的四元数值Cohen-Grossberg神经网络的全局µ稳定性。首先,将变时滞概念引入神经网络模型,从而构建了一个能更精确反映神经元动态特性的模型。接着,通过应用同胚映射定理,探讨了平衡点存在的唯一性,并确定了系统存... 研究了具有变时滞的四元数值Cohen-Grossberg神经网络的全局µ稳定性。首先,将变时滞概念引入神经网络模型,从而构建了一个能更精确反映神经元动态特性的模型。接着,通过应用同胚映射定理,探讨了平衡点存在的唯一性,并确定了系统存在唯一平衡点的充分条件。鉴于四元数乘法的非交换特性,研究将四元数值神经网络系统分解为四个等价的实值神经网络系统。在此基础上,通过构造合适的Lyapunov函数,得到了系统全局µ稳定的充分条件。最终,通过数值仿真实验,验证了该系统的全局µ稳定性,从而证实了理论结论的有效性和准确性。 展开更多
关键词 四元数 µ稳定 cohen-grossberg神经网络 LYAPUNOV函数
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基于神经算子与类物理信息神经网络智能求解新进展 被引量:10
7
作者 李道伦 沈路航 +7 位作者 查文舒 邢燕 吕帅君 汪欢 李祥 郝玉祥 陈东升 陈恩源 《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期875-889,共15页
深度学习通过多层神经网络对数据进行学习,不仅能揭示潜藏信息,还能很好地解决复杂非线性问题.偏微分方程(PDE)是描述自然界中许多物理现象的基本数学模型.两者的碰撞与融合,产生了基于深度学习的PDE智能求解方法,它具有高效、灵活和通... 深度学习通过多层神经网络对数据进行学习,不仅能揭示潜藏信息,还能很好地解决复杂非线性问题.偏微分方程(PDE)是描述自然界中许多物理现象的基本数学模型.两者的碰撞与融合,产生了基于深度学习的PDE智能求解方法,它具有高效、灵活和通用等优点.文章聚焦PDE智能求解方法,以是否求解单一问题为判定依据,把求解方法分为两类:神经算子方法和类物理信息神经网络(PINN)方法,其中神经算子方法用于求解一类具有相同数学特征的PDE问题,类PINN方法用于求解单一问题.对于神经算子方法,从数据驱动和物理约束两个方面展开介绍,分析研究现状并指出现有方法的不足.对于类PINN方法,首先介绍了基础PINN的3种改进方法 (基于数据优化、基于模型优化和基于领域知识优化),然后详细介绍了基于物理驱动的两类解决方案:基于传统PDE离散方程的智能求解方案和无网格的非离散求解方案.最后总结技术路线,探讨现有研究存在的不足,给出可行的研究方案.最后,简要介绍智能求解程序发展现状,并对未来研究方向给出建议. 展开更多
关键词 神经网络 PDE智能求解 神经算子 网格离散 物理驱动
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基于离散单元法模拟颗粒流的图神经网络计算加速方法
8
作者 郅朋 吴宇清 《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期3601-3611,共11页
本研究旨在探索一种基于图神经网络(GNN)加速离散元法(DEM)计算的新模型,以提高颗粒流模拟的计算效率和精度.传统DEM方法尽管精确,但计算耗时长.GNN具有模拟DEM的天然优势,在GNN中颗粒表示为节点,颗粒的相互作用表示为边.提出的加速模... 本研究旨在探索一种基于图神经网络(GNN)加速离散元法(DEM)计算的新模型,以提高颗粒流模拟的计算效率和精度.传统DEM方法尽管精确,但计算耗时长.GNN具有模拟DEM的天然优势,在GNN中颗粒表示为节点,颗粒的相互作用表示为边.提出的加速模型包含了两个GNN,分别是颗粒-颗粒图神经网络(P-P GNN)和颗粒-边界图神经网络(P-W GNN),能够分别学习颗粒-颗粒和颗粒-边界接触信息.通过水平滚筒、倾斜滚筒和漏斗堆积3种颗粒流场景的模拟,验证了该模型的有效性和优越性.结果表明,利用GNN模型能够有效地捕捉颗粒流中的复杂接触关系,极大地提高了计算速度,相较于传统DEM实现了约30倍的加速.其次,模型在不同颗粒流场景下单步预测均表现出高精度,并且在宏观特征预测上表现优异,能够准确预测颗粒流的休止角、温度以及重心变化等.另外,文章还研究了超参数对预测结果的影响,如临界距离和GNN的层数,合适的临界距离可以限制颗粒穿过边界,GNN的层数在3~10层对预测结果没有显著影响,这为进一步优化GNN模型应用于颗粒流模拟提供了研究基础. 展开更多
关键词 离散 神经网络 颗粒流 机器学习
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深度神经网络辅助的垂直回收火箭在线轨迹优化方法 被引量:1
9
作者 王亚洲 佃松宜 向国菲 《中国空间科学技术(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第4期130-141,共12页
针对垂直回收火箭在线轨迹规划的计算效率和初始敏感问题,提出一种深度神经网络辅助的在线轨迹优化算法。考虑火箭动力下降段的气动阻力,使用变分法和庞德里亚金极小值原理推导最优性条件,首次证明最优推力矢量幅值存在Bang-Bang特征。... 针对垂直回收火箭在线轨迹规划的计算效率和初始敏感问题,提出一种深度神经网络辅助的在线轨迹优化算法。考虑火箭动力下降段的气动阻力,使用变分法和庞德里亚金极小值原理推导最优性条件,首次证明最优推力矢量幅值存在Bang-Bang特征。在此基础上,设计离线训练和在线优化两步求解框架。一是离线训练深度神经网络,在初值大范围波动条件下,有监督学习Bang-Bang特征的结构参数;二是在线规划最优轨迹,将训练好的深度神经网络作为辅助求解器,生成伪谱离散法的分段点,嵌入序列凸优化算法求解。该算法将最优推力的与伪谱法的分段特性有机结合,提高了有限离散点下的求解精度。仿真结果表明,该算法能有效提升在线轨迹规划的求解效率和初值适应性。 展开更多
关键词 垂直回收 深度神经网络 轨迹优化 分段伪谱离散 凸优化
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离散Hopfield神经网络的稳定性研究 被引量:31
10
作者 廖晓昕 昌莉 沈轶 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第6期721-727,共7页
推广了前人关于离散Hopfield 神经网络的稳定性定理及周期为2 极限环的存在定理,并从理论上给出了新的严格的证明.进一步,提出了关于部分变元稳定和部分变元为极限环的新概念,并给出了判别定理.最后给出了几个有趣的例子... 推广了前人关于离散Hopfield 神经网络的稳定性定理及周期为2 极限环的存在定理,并从理论上给出了新的严格的证明.进一步,提出了关于部分变元稳定和部分变元为极限环的新概念,并给出了判别定理.最后给出了几个有趣的例子,揭示这类网络渐近行为的复杂性. 展开更多
关键词 神经网络 稳定性 周期解 离散神经网络
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用于热成像数据的卷积神经网络特征图筛选方法 被引量:1
11
作者 张雷 沈国琛 欧冬秀 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期31-40,共10页
红外热成像数据可以有效辅助可见光图像数据,弥补其在天气和光照条件上的不足。现有的研究往往借助域适应将基于可见光图像数据训练得到的卷积神经网络用于处理热成像数据,以弥补热成像数据缺少大量标注训练集的不足,但是这类方法仍无... 红外热成像数据可以有效辅助可见光图像数据,弥补其在天气和光照条件上的不足。现有的研究往往借助域适应将基于可见光图像数据训练得到的卷积神经网络用于处理热成像数据,以弥补热成像数据缺少大量标注训练集的不足,但是这类方法仍无法避免一定程度的训练。而一些研究者发现,图像在频域上呈现域不变成分和随域改变成分的分离现象。受这一现象的启发,提出一种基于离散余弦变换和卡方独立性分数的卷积神经网络特征图筛选方法。利用频域分离域不变成分和随域改变成分,借鉴卡方独立性检验的思想提出基于频段分量的独立性分数,用于度量特征图的差异度,使用聚类将特征图分类,保留主要包含域不变成分的特征图分支,得到适用于热成像数据的网络。实验结果表明,该方法可以充分利用预训练卷积神经网络的潜在预测能力,且不需要重新训练模型。预训练网络无法预测热成像数据,而筛选后的网络前5位预测结果与目标相关的比例最高可达90%。 展开更多
关键词 热成像数据 离散余弦变换 域适应 卷积神经网络 交通场景
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Cohen-Grossberg神经网络稳定性分析 被引量:4
12
作者 武怀勤 秦雷杰 +2 位作者 石蕊 冯涛 贺丽君 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2011年第3期451-454,共4页
为了研究具有逆Lipschitz激励函数的Cohen-Grossberg神经网络的稳定性,应用Brouwer拓扑度性质和线性矩阵不等式技术,探讨了Cohen-Grossberg神经网络的平衡点的存在性及唯一性。通过构造合适的Lyapunov函数和利用Lyapunov对角稳定性矩阵... 为了研究具有逆Lipschitz激励函数的Cohen-Grossberg神经网络的稳定性,应用Brouwer拓扑度性质和线性矩阵不等式技术,探讨了Cohen-Grossberg神经网络的平衡点的存在性及唯一性。通过构造合适的Lyapunov函数和利用Lyapunov对角稳定性矩阵,给出了唯一平衡点全局指数稳定的充分条件。 展开更多
关键词 神经网络 cohen-grossberg模型 逆Lipschitz函数 Brouwer拓扑度 稳定性分析
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基于人工神经网络的颗粒材料本构关系及边值问题研究 被引量:1
13
作者 张广江 杨德泽 楚锡华 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2024年第2期155-166,共12页
颗粒材料被广泛运用于工程实践中,通过数值模拟解决颗粒材料有关的边值问题,对于指导工程实践具有重要意义.通过应用人工神经网络算法,将基于离散颗粒模型的离散单元法与基于连续介质模型的有限单元法有机结合以求解颗粒材料边值问题,... 颗粒材料被广泛运用于工程实践中,通过数值模拟解决颗粒材料有关的边值问题,对于指导工程实践具有重要意义.通过应用人工神经网络算法,将基于离散颗粒模型的离散单元法与基于连续介质模型的有限单元法有机结合以求解颗粒材料边值问题,形成了一套新的、完整的模型及解决方案,即细观模型离线计算的细-宏观两尺度模型及求解系统.具体为:先基于离散单元法获取颗粒材料的主应力、主应变以及对应的应力-应变矩阵等数据;再将获取的数据利用人工神经网络算法构建在主空间上描述颗粒材料本构关系的人工神经网络模型;最后,通过用户自定义材料子程序UMAT将人工神经网络模型导入ABAQUS中求解颗粒材料边值问题.通过平板受压以及边坡稳定性数值试验,并与经典弹塑性模型求解结果进行对比,表明了训练后的人工神经网络模型能够有效地反映颗粒材料的本构关系,并能够运用于实践求解边值问题,验证了该求解方案的可行性. 展开更多
关键词 颗粒材料 人工神经网络 离散元法 有限元法 边值问题
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具有反应扩散与变时滞的随机连续Cohen-Grossberg神经网络的p阶矩指数稳定性 被引量:5
14
作者 刘启明 徐瑞 张世华 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第9期20-27,共8页
讨论了一类具有变时滞反应扩散随机Cohen-Grossberg神经网络模型,利用Lyapunov函数与微分不等式,得到了该模型平衡解的存在唯一性与p阶矩指数稳定性的充分条件,推广了前人发表的相关结果.
关键词 随机cohen-grossberg神经网络 反应扩散 指数稳定性 平衡解
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离散Hopfield神经网络的稳定性研究 被引量:14
15
作者 马润年 张强 许进 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第7期1089-1091,共3页
离散Hopfield神经网络的稳定性是网络应用的基础 .文中主要研究非对称离散Hopfield神经网络的异步、同步、部分同步演化方式的稳定性 ,并给出了一些新的稳定性条件 ,所获结果推广了一些已有的结论 .
关键词 离散HOPFIELD神经网络 稳定性 能量函数 DHNN
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基于LMI的时变时滞Cohen-Grossberg神经网络鲁棒稳定性 被引量:5
16
作者 王占山 张化光 +1 位作者 余文 张庆灵 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期2220-2223,共4页
研究了时变时滞Cohen-Grossberg神经网络的全局鲁棒稳定性问题.基于线性矩阵不等式技术,给出了保证时变时滞Cohen-Grossberg神经网络平衡点唯一性和全局鲁棒稳定性的新判据.这些新判据不依赖于时滞的大小和放大函数,且与现有的一些结果... 研究了时变时滞Cohen-Grossberg神经网络的全局鲁棒稳定性问题.基于线性矩阵不等式技术,给出了保证时变时滞Cohen-Grossberg神经网络平衡点唯一性和全局鲁棒稳定性的新判据.这些新判据不依赖于时滞的大小和放大函数,且与现有的一些结果相比,具有易于验证、适用范围广、条件更不保守等特点.仿真结果验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 cohen-grossberg神经网络 时变时滞 鲁棒稳定 线性矩阵不等式
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船舶航向离散非线性系统自适应神经网络控制 被引量:14
17
作者 王欣 刘正江 +1 位作者 李铁山 蔡垚 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期123-126,131,共5页
针对考虑舵机特性的船舶航向离散非线性控制系统,提出了一种基于神经网络的自适应控制设计方法。为了消除离散系统后推设计中存在"因果矛盾"的问题,原船舶航向离散系统通过变换得到等价的能够预测变量的前向预测系统。通过使... 针对考虑舵机特性的船舶航向离散非线性控制系统,提出了一种基于神经网络的自适应控制设计方法。为了消除离散系统后推设计中存在"因果矛盾"的问题,原船舶航向离散系统通过变换得到等价的能够预测变量的前向预测系统。通过使用单一神经网络逼近系统的所有未知部分,该控制设计方法可以有效地减轻控制系统存在的"计算量膨胀"问题,并具有控制器结构简单,控制参数少,易于工程实现等优点。同时,稳定性分析证明闭环系统的所有信号一致最终有界,并能使得航向跟踪误差任意小。最后,运用"育鲲"轮进行仿真研究以证明所提方法的有效性。 展开更多
关键词 船舶航向控制 离散非线性系统 径向基神经网络 单一神经网络控制 自适应控制 后推控制
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用于暂态稳定评估的人工神经网络输入特征离散化方法 被引量:24
18
作者 刘艳 顾雪平 李军 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第15期56-61,共6页
针对基于人工神经网络的暂态稳定评估数据预处理中的数据离散化进行了深入的研究,提出了一种基于信息熵和粗糙集理论的输入特征离散化新方法:通过对样本空间的聚类分析筛选出各条件属性在离散化过程中的可用断点;利用信息熵的相关概念,... 针对基于人工神经网络的暂态稳定评估数据预处理中的数据离散化进行了深入的研究,提出了一种基于信息熵和粗糙集理论的输入特征离散化新方法:通过对样本空间的聚类分析筛选出各条件属性在离散化过程中的可用断点;利用信息熵的相关概念,构建各条件属性的候选断点集;采用粗糙集理论中决策表不相容度的概念,检测出各条件属性间的最优断点组合。算例表明:该方法在保证暂态稳定评估精度的前提下,能有效地压缩训练样本集,减轻神经网络的训练负担,为基于神经网络的大系统暂态稳定评估提供了新思路。 展开更多
关键词 电力系统 暂态稳定 神经网络 数据离散 信息熵 粗糙集理论
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利用离散正交多项式组合神经网络建立聚合物分子量分布灰箱模型 被引量:6
19
作者 吴海燕 曹柳林 +1 位作者 王晶 孙娅苹 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期2833-2837,共5页
聚合物分子量分布(MWD)是反映产品性能最重要的指标之一,它是典型的二元建模对象,采用组合神经网络对MWD的空间和时间变量进行分解建模。首先利用离散正交多项式神经网络在链长空间上建立分布与链长的模型,然后将MWD与时间变量的关系转... 聚合物分子量分布(MWD)是反映产品性能最重要的指标之一,它是典型的二元建模对象,采用组合神经网络对MWD的空间和时间变量进行分解建模。首先利用离散正交多项式神经网络在链长空间上建立分布与链长的模型,然后将MWD与时间变量的关系转换为网络权向量与输入变量之间的函数,利用递归神经网络建立两者之间的模型,最后组合两个网络达到建模目标。分布函数的模型表达式可写成状态方程形式,为进一步设计控制策略提供了基础。在链长空间上建立模型时,实现了神经网络的权向量与MWD相应阶次矩值之间的等价关系,网络权向量由单纯的拟合数据转变为有意义的物理量,实现了神经网络模型的灰箱化,为精确预测网络隐层节点数问题提供了解决途径。提出的方法应用于实验室规模的苯乙烯聚合过程,证明了建模方法的可行性,同时网络权值与矩值的等价关系也得到验证。 展开更多
关键词 聚合物 分子量分布 组合神经网络 离散多项式
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基于离散Hopfield神经网络的公交调度评价方法研究 被引量:8
20
作者 刘志强 张利 +1 位作者 吕学 陈洁 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2011年第2期77-83,共7页
根据公交调度评价问题的特点,提出了基于离散Hopfield神经网络的评价方法.在构造Hopfield神经网络时,从公交系统运行效率,衔接的顺畅性,运力协调性,企业经济利润率等四个主要内容出发,选取有效时间利用率、平均换乘次数、运能匹配度和... 根据公交调度评价问题的特点,提出了基于离散Hopfield神经网络的评价方法.在构造Hopfield神经网络时,从公交系统运行效率,衔接的顺畅性,运力协调性,企业经济利润率等四个主要内容出发,选取有效时间利用率、平均换乘次数、运能匹配度和运营利润率四个可量化且彼此相互独立的指标,作为公交调度优化结果的评价指标.并用matlab对Hopfield网络进行设计仿真,使其可以更加合理和方便地对公交调度结果进行评价,从而具有更广泛的工程应用面.最后通过实例计算验证并将计算结果与传统的德尔菲法进行比较.结果表明,该方法合理有效,且相对于传统的方法操作简单、易推广,具有一定的优越性. 展开更多
关键词 交通工程 评价方法 离散HOPFIELD神经网络 公交调度 德尔菲法
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