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脉冲神经网络基准测试及类脑训练框架性能评估
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作者 胡汪鑫 成英超 +2 位作者 何玉林 黄哲学 蔡占川 《应用科学学报》 北大核心 2025年第1期169-182,共14页
随着脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)研究需求的不断增长,开源类脑训练框架也迅速发展。然而,目前缺乏针对这些框架的系统性选择指南。为了解决该问题,提出了一种基于图像分类任务的SNN基准测试方法。本文为两种SNN训练方法,... 随着脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)研究需求的不断增长,开源类脑训练框架也迅速发展。然而,目前缺乏针对这些框架的系统性选择指南。为了解决该问题,提出了一种基于图像分类任务的SNN基准测试方法。本文为两种SNN训练方法,即直接替代梯度反向传播训练方法以及从人工神经网络(artificial neural network,ANN)到SNN的转换训练方法分别设计了卷积神经网络和全连接深度神经网络模型,并使用MNIST、FashionMNIST和CIFAR-10基准图像数据集,以训练时间和分类准确率为评估指标,比较了不同类脑训练框架的性能差异。研究结果表明,在SNN直接训练中,类脑训练框架SpikingJelly在训练时间和分类准确率方面均表现优异;而在ANN到SNN的转换训练中,Lava框架实现了最高的分类准确率。 展开更多
关键词 深度学习 脉冲神经网络 类脑训练框架 基准测试 图像分类
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跨脉冲传播的深度脉冲神经网络训练方法
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作者 曾建新 陈云华 +1 位作者 李炜奇 陈平华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第7期2134-2140,共7页
基于反向传播的脉冲神经网络(SNNs)的训练方法仍面临着诸多问题与挑战,包括脉冲发放过程不可微分、脉冲神经元具有复杂的时空动力过程等。此外,SNNs反向传播训练方法往往没有考虑误差信号在相邻脉冲间的关系,大大降低了网络模型的准确... 基于反向传播的脉冲神经网络(SNNs)的训练方法仍面临着诸多问题与挑战,包括脉冲发放过程不可微分、脉冲神经元具有复杂的时空动力过程等。此外,SNNs反向传播训练方法往往没有考虑误差信号在相邻脉冲间的关系,大大降低了网络模型的准确性。为此,提出一种跨脉冲误差传播的深度脉冲神经网络训练方法(cross-spike error backpropagation,CSBP),将神经元的误差反向传播分成脉冲发放时间随突触后膜电位变化关系和相邻脉冲发放时刻点间的依赖关系两种依赖关系。其中,通过前者解决了脉冲不可微分的问题,通过后者明确了脉冲间的依赖关系,使得误差信号能跨脉冲传播,提升了生物合理性。此外,并对早期脉冲残差网络架构存在的模型表示能力不足问题进行研究,通过修改脉冲残余块的结构顺序,进一步提高了网络性能。实验结果表明,所提方法比基于脉冲时间的最优训练算法有着明显的提升,相同架构下,在CIFAR10数据集上提升2.98%,在DVS-CIFAR10数据集上提升2.26%。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 脉冲时间依赖 误差反向传播 脉冲神经网络训练算法
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多阶特征向量融合的深度神经网络产品推荐算法
3
作者 李克潮 张继成 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1742-1749,共8页
为充分利用用户和产品的信息,缓解数据稀疏、冷启动的问题,提出一种多阶特征向量融合的深度神经网络产品推荐(MFVF)。引入预训练模型(BERT)提升对产品描述文档、评论文本的语义理解。根据产品类别、社交关系,挖掘基于类别与社交关系的... 为充分利用用户和产品的信息,缓解数据稀疏、冷启动的问题,提出一种多阶特征向量融合的深度神经网络产品推荐(MFVF)。引入预训练模型(BERT)提升对产品描述文档、评论文本的语义理解。根据产品类别、社交关系,挖掘基于类别与社交关系的用户、产品潜在一阶特征向量。连同用户和产品评分的潜在一阶特征向量,经过广义矩阵分解(GMF)层构建二阶特征向量,作为深度神经网络隐藏层的输入。对深度神经网络隐藏层输出的高阶特征向量进行拼接,得到用户对产品的预测偏好。通过对比实验,验证了所提算法推荐质量得到较大提升。 展开更多
关键词 产品描述文档 评论文本 社交网络 深度神经网络 深度学习 推荐算法 训练模型 多阶特征向量
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一种粒子群优化脉冲耦合神经网络的全色锐化算法
4
作者 赵志威 付昱凯 杨树文 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2024年第5期51-63,共13页
为了进一步降低多光谱与全色影像融合后的光谱和空间信息失真,提高融合质量,文章提出一种粒子群优化脉冲耦合神经网络的多光谱与全色影像融合算法。该算法基于主成分分析和非下采样剪切波搭建融合方法的基础融合框架,在低频系数融合过... 为了进一步降低多光谱与全色影像融合后的光谱和空间信息失真,提高融合质量,文章提出一种粒子群优化脉冲耦合神经网络的多光谱与全色影像融合算法。该算法基于主成分分析和非下采样剪切波搭建融合方法的基础融合框架,在低频系数融合过程中使用细节注射的融合方法,降低非必要的信息注射,从而提高光谱保持度。在融合高频系数时,采用参数自适应的简化脉冲耦合神经网络计算融合权重,并基于粒子群优化算法全局搜索能够获取最佳融合质量的对应参数,以提高空间信息的完整性和清晰度。文章通过三组实验验证提出算法的可行性,并与现有的、经典的融合算法进行对比,实验显示:文章提出的融合算法在三组实验中的光谱角映射均在0.1左右,通用图像质量指数在0.9以上。实验结果表明:该算法不仅能够有效提高全色与多光谱影像的融合质量,而且融合效果稳健,在对比实验中具有最佳的融合性能。 展开更多
关键词 全色与多光谱影像 遥感影像融合 脉冲耦合神经网络 粒子群优化算法
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基于改进PSO-BP神经网络的Ni-TiC复合镀层工艺参数优化方法
5
作者 李学威 王兆浩 《电镀与精饰》 北大核心 2025年第8期76-82,共7页
在Ni-TiC复合镀层的制备过程中,由于受到参数非线性波动以及多参数间复杂作用关系的影响,其镀层制备效果不佳。为达到理想的镀层效果,本次借助脉冲负荷电沉积法制备Ni-TiC复合镀层环境,开展基于改进粒子群优化-反向传播(Particle Swarm ... 在Ni-TiC复合镀层的制备过程中,由于受到参数非线性波动以及多参数间复杂作用关系的影响,其镀层制备效果不佳。为达到理想的镀层效果,本次借助脉冲负荷电沉积法制备Ni-TiC复合镀层环境,开展基于改进粒子群优化-反向传播(Particle Swarm Optimization Backpropagation,PSO-BP)神经网络的Ni-TiC复合镀层工艺参数优化方法研究。先对Ni-TiC复合镀层工艺进行分析,探讨TiC粒子浓度、电流密度以及pH值三种工艺参数的影响,然后以此为基础,设计正交试验,开展对Ni-TiC复合镀层工艺参数的初步优化,最后以得到的正交试验结果为输入,采用BP神经网络完成Ni-TiC复合镀层工艺参数优化模型的构建与训练设计,应用改进PSO算法完成BP神经网络模型参数寻优,实现Ni-TiC复合镀层工艺参数优化。实验结果表明:应用该方法,可以实现Ni-TiC复合镀层的制备工艺参数优化,采用优化后的工艺制备的复合镀层的耐腐蚀能力更强。 展开更多
关键词 改进PSO算法 BP神经网络 Ni-TiC复合镀层 工艺参数优化 正交实验 脉冲负荷电沉积方法
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基于BOA-BP神经网络的四旋翼飞行器路径优化 被引量:1
6
作者 王舒玮 李嘉 +1 位作者 冯健 岳彩宾 《现代防御技术》 北大核心 2025年第3期74-81,共8页
针对四旋翼飞行器在多障碍物环境中飞行时容易出现路径规划不准确的问题,提出了基于蝴蝶算法(BOA)的BP神经网络优化方法。将四旋翼飞行器在设定路径中的所有途经点作为神经网络的训练样本,通过BOA-BP算法对神经网络进行训练,从而确定了... 针对四旋翼飞行器在多障碍物环境中飞行时容易出现路径规划不准确的问题,提出了基于蝴蝶算法(BOA)的BP神经网络优化方法。将四旋翼飞行器在设定路径中的所有途经点作为神经网络的训练样本,通过BOA-BP算法对神经网络进行训练,从而确定了最佳飞行路径。仿真结果表明,与传统的BOA算法相比,所提出的BOA-BP算法模型可以有效减小四旋翼飞行器路径的误差,均方根误差可从1.60%降低到0.003%。 展开更多
关键词 四旋翼 飞行器 蝴蝶优化算法 BP神经网络 路径优化 训练样本 误差处理
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基于神经网络的稀疏二维FIR滤波器设计
7
作者 李怡 赵加祥 徐微 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第7期1841-1847,共7页
针对高性能二维线性相位有限脉冲响应(finite impulse response,FIR)滤波器设计,随着阶数增加导致计算和存储压力过大的问题,提出一种稀疏二维FIR滤波器设计的迭代方法。稀疏二维FIR滤波器设计问题被转化为神经网络的李雅普诺夫能量函... 针对高性能二维线性相位有限脉冲响应(finite impulse response,FIR)滤波器设计,随着阶数增加导致计算和存储压力过大的问题,提出一种稀疏二维FIR滤波器设计的迭代方法。稀疏二维FIR滤波器设计问题被转化为神经网络的李雅普诺夫能量函数最小化问题。在每次迭代中,利用加权Frobenius范数的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法寻找滤波器中非零系数的位置,使用Hopfield神经网络计算非零系数。仿真结果表明,该方法能够有效增加二维FIR滤波器的稀疏度,稀疏效果优于已有的稀疏滤波器设计算法。 展开更多
关键词 霍普菲尔德神经网络 稀疏滤波器 线性相位 二维有限脉冲响应滤波器 弗罗贝尼乌斯范数 正交匹配追踪 迭代算法
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一种基于SOM与脉冲神经网络的音频识别方法 被引量:2
8
作者 隆二红 王刚 莫凌飞 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期1885-1892,共8页
近年来,在人工神经网络技术的推动下,音频分类技术不断提高。然而,传统人工神经网络存在计算功耗大、时域信号处理困难等问题。脉冲神经网络由于其事件驱动的特性,有着低功耗、可解释、时域处理能力强等特点,非常适用于音频信号处理任... 近年来,在人工神经网络技术的推动下,音频分类技术不断提高。然而,传统人工神经网络存在计算功耗大、时域信号处理困难等问题。脉冲神经网络由于其事件驱动的特性,有着低功耗、可解释、时域处理能力强等特点,非常适用于音频信号处理任务。提出一种基于SOM时空特征稀疏编码和SNN有监督分类的音频识别方法,利用MFCC进行时-频域转换后,再利用SOM实现对时间序列音频信号的稀疏编码,不同于其他基于误差反向传播的有监督学习,利用带积分的STDP学习规则训练权重,并且通过使用兴奋抑制双监督训练方法,可以使得SNN有效提取和分析音频信号中的空间特征与时间特征,最终所提方法在TIDIGITS数字音频数据集上取得了96.47%的分类准确度。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 音频识别 SOM时空特征稀疏编码 兴奋抑制双监督训练 低功耗
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基于自适应时间步脉冲神经网络的高效图像分类 被引量:1
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作者 李千鹏 贾顺程 +1 位作者 张铁林 陈亮 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1724-1735,共12页
脉冲神经网络(Spiking neural network,SNN)由于具有相对人工神经网络(Artifcial neural network,ANN)更低的计算能耗而受到广泛关注.然而,现有SNN大多基于同步计算模式且往往采用多时间步的方式来模拟动态的信息整合过程,因此带来了推... 脉冲神经网络(Spiking neural network,SNN)由于具有相对人工神经网络(Artifcial neural network,ANN)更低的计算能耗而受到广泛关注.然而,现有SNN大多基于同步计算模式且往往采用多时间步的方式来模拟动态的信息整合过程,因此带来了推理延迟增大和计算能耗增高等问题,使其在边缘智能设备上的高效运行大打折扣.针对这个问题,本文提出一种自适应时间步脉冲神经网络(Adaptive timestep improved spiking neural network,ATSNN)算法.该算法可以根据不同样本特征自适应选择合适的推理时间步,并通过设计一个时间依赖的新型损失函数来约束不同计算时间步的重要性.与此同时,针对上述ATSNN特点设计一款低能耗脉冲神经网络加速器,支持ATSNN算法在VGG和ResNet等成熟框架上的应用部署.在CIFAR10、CIFAR100、CIFAR10-DVS等标准数据集上软硬件实验结果显示,与当前固定时间步的SNN算法相比,ATSNN算法的精度基本不下降,并且推理延迟减少36.7%~58.7%,计算复杂度减少33.0%~57.0%.在硬件模拟器上的运行结果显示,ATSNN的计算能耗仅为GPU RTX 3090Ti的4.43%~7.88%.显示出脑启发神经形态软硬件的巨大优势. 展开更多
关键词 脉冲神经网络 低功耗推理 高效训练 低延迟
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面向多核向量加速器的卷积神经网络推理和训练向量化方法 被引量:1
10
作者 陈杰 李程 刘仲 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期580-589,共10页
随着以卷积神经网络为代表的深度学习得到广泛应用,神经网络模型中的计算量也急速增长,推动了深度学习加速器的发展。如何针对加速器硬件的体系结构特性进行加速和优化神经网络模型的性能成为研究热点。针对自主设计的多核向量加速器FT-... 随着以卷积神经网络为代表的深度学习得到广泛应用,神经网络模型中的计算量也急速增长,推动了深度学习加速器的发展。如何针对加速器硬件的体系结构特性进行加速和优化神经网络模型的性能成为研究热点。针对自主设计的多核向量加速器FT-M7004上的VGG网络模型推理和训练算法,分别提出了卷积、池化和全连接等核心算子的向量化映射方法,采用SIMD向量化、DMA双缓冲传输和权值共享等优化策略,充分发挥了向量加速器的体系结构优势,取得了较高的计算效率。实验结果表明,在FT-M7004平台上,卷积层推理和训练的平均计算效率分别达到了86.62%和69.63%;全连接层推理和训练的平均计算效率分别达到了93.17%和81.98%;VGG网络模型在FT-M7004上的推理计算效率超过GPU平台20%以上。 展开更多
关键词 多核向量加速器 卷积神经网络 推理算法 训练算法
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基于遗传算法的脉冲耦合神经网络自动系统的研究 被引量:50
11
作者 马义德 齐春亮 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期722-725,共4页
Eckhorn等人提出的脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork,以下简称为PCNN)在图像处理中得到了十分广泛的应用,但是其多个参数的设置给实际应用造成了很大的困难。尤其是在图像分割中,不同类型的图像要求不同的分割参数,不同的参... Eckhorn等人提出的脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork,以下简称为PCNN)在图像处理中得到了十分广泛的应用,但是其多个参数的设置给实际应用造成了很大的困难。尤其是在图像分割中,不同类型的图像要求不同的分割参数,不同的参数对图像分割结果影响很大。而遗传算法具有对参数自动寻优的优势,为此,将其和PCNN相结合提出了一种基于遗传算法的PCNN自动系统的实现方案,并应用于图像分割。分割试验仿真结果验证了该自动系统方案的正确性和可信性,即不仅可以实现正确的图像分割,而且参数可以自动设置省去了人工试验的麻烦,同时分割速度也有所提高。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 遗传算法 自动系统 图像分割
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用混合遗传算法实现神经网络快速训练 被引量:6
12
作者 肖本贤 昂卫兵 王群京 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2001年第5期901-906,共6页
快速神经网络训练算法的研究是人们所关注的问题之一。经过分析与研究 ,遗传算法是一种全局并行随机搜索优化算法 ,具有很强的全局搜索能力 ,而 BP算法的局部搜索能力较强。文章将两者结合起来 ,形成一种混合遗传算法 ,并就混合遗传算... 快速神经网络训练算法的研究是人们所关注的问题之一。经过分析与研究 ,遗传算法是一种全局并行随机搜索优化算法 ,具有很强的全局搜索能力 ,而 BP算法的局部搜索能力较强。文章将两者结合起来 ,形成一种混合遗传算法 ,并就混合遗传算法的原理及其在实现时所涉及到的许多策略问题进行了分析比较 ,仿真结果表明它具有收敛速度快和不会陷入局部极小的特点。 展开更多
关键词 神经网络 训练 遗传算法 混合遗传算法 BP算法
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蜜蜂群优化算法用于训练前馈神经网络 被引量:8
13
作者 李伟强 徐建城 殷剑锋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第24期43-45,49,共4页
训练人工神经网络的目的是调整各层的权重系数以达到最优,因而训练过程的实质是一项优化任务。传统的训练算法存在着容易陷入局部最优、计算复杂等缺陷。介绍一种训练前馈神经网络的蜜蜂群优化算法,它是一种简单、鲁棒性强的群体智能随... 训练人工神经网络的目的是调整各层的权重系数以达到最优,因而训练过程的实质是一项优化任务。传统的训练算法存在着容易陷入局部最优、计算复杂等缺陷。介绍一种训练前馈神经网络的蜜蜂群优化算法,它是一种简单、鲁棒性强的群体智能随机优化算法。该算法把探查和开发过程有效地结合在一起,并采取了跳出局部最优的搜索策略。成功地把该算法应用于神经网络训练的基本问题:异或问题、N位奇偶校验和编码解码问题,并与传统的BP算法进行比较。仿真实验证明其性能较传统的GD算法和LM算法更为优越。 展开更多
关键词 蜜蜂群优化 训练算法 前馈神经网络
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基于遗传算法设计和训练人工神经网络的方法 被引量:13
14
作者 武妍 万伟 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期65-68,共4页
提出了一种基于遗传算法的人工神经网络设计和训练方法—NNDT,同时训练网络的拓扑结构和连接权重,提出了一种结构化网络编码方法,有效地解决了网络拓扑结构和网络编码不能一一对应的问题;使用启发式规则约束网络拓扑结构的变异概率以及... 提出了一种基于遗传算法的人工神经网络设计和训练方法—NNDT,同时训练网络的拓扑结构和连接权重,提出了一种结构化网络编码方法,有效地解决了网络拓扑结构和网络编码不能一一对应的问题;使用启发式规则约束网络拓扑结构的变异概率以及变异操作的选择趋势,并使用小生境机制进行拓扑变异保护.实验结果证明了NNDT的有效性和高效性. 展开更多
关键词 人工神经网络 遗传算法 小生境 设计 训练
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一种进化RBF神经网络的模型及其训练算法 被引量:4
15
作者 解光军 庄镇泉 李海鹰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2001年第11期1315-1317,共3页
径向基函数神经网络 (RBFNN)具有最优逼近和全局逼近的特性 ,在函数拟合方面优于传统的 BP网络 ,因此被广泛应用于非线性时间序列分析等领域 .本文针对时间序列中的非平稳数据 ,结合差分平稳化与分阶遗传的思想 ,提出一个新的进化 RBF... 径向基函数神经网络 (RBFNN)具有最优逼近和全局逼近的特性 ,在函数拟合方面优于传统的 BP网络 ,因此被广泛应用于非线性时间序列分析等领域 .本文针对时间序列中的非平稳数据 ,结合差分平稳化与分阶遗传的思想 ,提出一个新的进化 RBF神经网络的模型及其训练算法 .通过实例分析表明 。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 分阶遗传算法 时间序列 进化RBF神经网络 训练算法
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区域水土资源可持续利用评价的脉冲耦合神经网络(PCNN)模型模糊算法的构建与应用--以中国三江平原为例 被引量:3
16
作者 苏安玉 濮励杰 +1 位作者 彭补拙 付强 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期335-339,共5页
针对三江平原水土资源区域特点,选择了20个指标,建立了水土资源评价指标体系和标准;对脉冲耦合神经网络模型(PCNN模型)进行了改进,提出基于模糊算法的F-PCNN模型,动态阈值等于区域水土资源评价标准的等级范围,省略了不必要的参数,减少... 针对三江平原水土资源区域特点,选择了20个指标,建立了水土资源评价指标体系和标准;对脉冲耦合神经网络模型(PCNN模型)进行了改进,提出基于模糊算法的F-PCNN模型,动态阈值等于区域水土资源评价标准的等级范围,省略了不必要的参数,减少了模型的复杂度,并应用于三江平原水土资源评价中.分析结果表明三江平原创业农场水土资源可持续利用评价等级为Ⅱ级,说明水土资源开发和利用较合理,可持续发展能力较强.应用结果说明F-PCNN模型在三江平原水土资源可持续利用评价中是可行的,既拓展了PCNN的应用领域,又为解决水土资源的分类、评价问题提供了新的思路和方法. 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 模糊算法 三江平原 水土资源评价
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结合脉冲耦合神经网络与模糊算法进行四值图像去噪 被引量:3
17
作者 顾晓东 程承旗 余道衡 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第12期1585-1590,共6页
该文研究了如何将模糊算法用于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN),进行四值图像去噪,提出了基于模糊PCNN的图像去噪算法.计算机仿真结果表明,将模糊算法与PCNN相结合,可有效地去除被噪声污染的四值图像的噪声,且恢... 该文研究了如何将模糊算法用于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN),进行四值图像去噪,提出了基于模糊PCNN的图像去噪算法.计算机仿真结果表明,将模糊算法与PCNN相结合,可有效地去除被噪声污染的四值图像的噪声,且恢复图像的视觉效果明显地好于用另两种常用的图像去噪方法(中值滤波和均值滤波)得到的结果.在医用图像和军事图像处理方面,四值图像的去噪恢复是非常有价值的,故本文对于PCNN的理论研究和实际应用均有重要的意义。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 模糊算法 四值图像去噪 PCNN
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基于改进BP算法的凝给水系统故障诊断神经网络的分析与训练 被引量:3
18
作者 杨永强 田华安 潘艳 《舰船科学技术》 北大核心 2005年第z1期70-72,共3页
分析了故障诊断神经网络的组成,构建了凝给水系统故障诊断神经网络,并用改进BP算法对新构建网络进行了训练。训练后的凝给水系统故障诊断神经网络得到了很好的验证。
关键词 凝给水系统 故障诊断 神经网络 训练 改进BP算法
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一种基于脉冲耦合神经网络的最短路径算法 被引量:15
19
作者 纪其进 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第5期826-829,共4页
提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse- Coupled Neural Network,PCNN)的最短路径算法.通过对PCNN做很小的改变,该算法不但具有和Hopfield神经网络相同的并行处理特性,适用于求解大规模实时问题,而且还能一次求出源点到其它所有目的点... 提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse- Coupled Neural Network,PCNN)的最短路径算法.通过对PCNN做很小的改变,该算法不但具有和Hopfield神经网络相同的并行处理特性,适用于求解大规模实时问题,而且还能一次求出源点到其它所有目的点的最短路径.根据PCNN的模型和运算规则,本文证明了该方法的正确性并分析了其复杂度.文中还将该算法运用于通信网络的路由选择. 展开更多
关键词 最短路径算法 脉冲耦合神经网络 网络路由选择
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改善神经网络反向传播算法的训练时间 被引量:2
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作者 曾国荪 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 1996年第11期69-72,共4页
反向传播神经网络的研究,最重要的任务之一是改善训练时间。本文提出了两种用来减少训练时间的新方法,这两种新方法是在传统和典型方法基础上的适当修改。我们给出了一些应用修改后的反向传播算法、计算机实验后的有兴趣的结果。
关键词 神经网络 训练时间 反向传播 算法
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