均匀分类DHNN结构的对称性 被引量：3

1

作者 董继扬 徐慎初 吴伯僖 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2000年第1期46-51,共6页

研究了经特定非线性函数剪切后能够均匀分类的ＤＨＮＮ的拓扑结构，并在欧氏空间中对它进行几何化．实验表明，几何化后的拓扑结构图具有旋转对称性．这种对称性与网络连接矩阵的置换对称性是一致的，因此，我们可以借助这种几何结构图... 研究了经特定非线性函数剪切后能够均匀分类的ＤＨＮＮ的拓扑结构，并在欧氏空间中对它进行几何化．实验表明，几何化后的拓扑结构图具有旋转对称性．这种对称性与网络连接矩阵的置换对称性是一致的，因此，我们可以借助这种几何结构图来研究网络的对称性及其相关的问题． 展开更多

关键词 神经网络 dhnn 几何结构图 均匀分类 对称性

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均匀分类DHNN的分类对称性 被引量：1

2

作者 董继扬 徐慎初 吴伯僖 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2000年第3期329-335,共7页

用对称性的观点 ,对均匀分类网络的分类表进行深入地研究 ,提出把吸引子间的 Hamming距离转换成欧几里德空间两个点的距离的方法 ,并由此建立一个能够描述网络的吸引子间相互关系的几何图—网络的吸引子图 ;

关键词 dhnn 均匀分类 吸引子图 分类对称性 神经网络

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基于DHNN的油田产量递减曲线模型的识别 被引量：2

3

作者 邢明海 王渝 陈祥光 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期769-772,共4页

基于离散Hop fie ld神经网络(DHNN)对油田产量递减曲线模型的识别进行研究,提出基于DHNN识别油田产量递减曲线模型的方法.采用模糊C均值聚类将原始产量数据样本分为4个类别,对应4种不同的递减曲线类型,将聚类中心单位化,借助网络吸引子... 基于离散Hop fie ld神经网络(DHNN)对油田产量递减曲线模型的识别进行研究,提出基于DHNN识别油田产量递减曲线模型的方法.采用模糊C均值聚类将原始产量数据样本分为4个类别,对应4种不同的递减曲线类型,将聚类中心单位化,借助网络吸引子图的对称性消除伪稳定态,创建能够同时且均匀地记忆在DHNN中的样本集,应用训练后的网络识别各种递减曲线模型.实际应用结果表明,用该方法可准确地识别产量数据所对应的递减曲线模型. 展开更多

关键词 递减曲线 油田产量 模糊聚类 离散HOPFIELD神经网络 均匀分类

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DHNN优化设计新方法及在板形模式识别的应用 被引量：1

4

作者 张秀玲 张志强 《智能系统学报》 2008年第3期250-253,共4页

基于离散Hopfield神经网络(DHNN)的联想记忆能力,提出了随机扰动优化设计DHNN的新方法.该方法降低了DHNN对权值矩阵的苛刻要求,避免进入伪稳定点;并将其用于板形模式识别,采用勒让德多项式表示常见的6种板形基模式,不需大量的测试样本... 基于离散Hopfield神经网络(DHNN)的联想记忆能力,提出了随机扰动优化设计DHNN的新方法.该方法降低了DHNN对权值矩阵的苛刻要求,避免进入伪稳定点;并将其用于板形模式识别,采用勒让德多项式表示常见的6种板形基模式,不需大量的测试样本来训练网络,是一种更简单、实用的板形模式识别新方法,为实现板形控制提供依据,仿真结果证明了这种方法的可行性. 展开更多

关键词 离散Hopfield神经网络(dhnn) 随机扰动优化设计 勒让德多项式 板形模式

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基于DHNN的纠单错码译码方法的研究 被引量：1

5

作者 靳蕃 范俊波 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第5期103-107,共5页

利用神经网络动态系统中吸引子和吸引域的特性，本文提出了一类新型非线性纠单错码。这种码的原理简单，易于并行实现，因而具有较高的译码速度。

关键词 差错控制 神经网络 纠错码 信道编码 dhnn

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离散Hopfield神经网络的稳定性研究 被引量：14

6

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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基于离散Hopfield神经网络的公交调度评价方法研究 被引量：8

7

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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反对称离散Hopfield网络的稳定性理论 被引量：15

8

作者 许进 保铮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第1期93-97,共5页

本文应用一种新的方法———图论方法重新系统地研究了反对称离散Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的稳定性理论，这种方法回避了构造能量函数（即李雅浦洛夫函数）的麻烦，本文给出了网络收敛于长度为４的环吸引子的充分及必要条件，讨论了ｐ阶反... 本文应用一种新的方法———图论方法重新系统地研究了反对称离散Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的稳定性理论，这种方法回避了构造能量函数（即李雅浦洛夫函数）的麻烦，本文给出了网络收敛于长度为４的环吸引子的充分及必要条件，讨论了ｐ阶反对称离散Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络含有长度为４的环吸引子的数目，并提出了几个尚待解决的猜想． 展开更多

关键词 HOPFIELD网络 反对称型 dhnn 人工神经网络

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离散型Hopfield神经网络学习算法 被引量：5

9

作者 朱丽萍 王锋辉 +2 位作者 李洪奇 吕洁 SikandarAli 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第3期831-835,共5页

为使得离散型Hopfield神经网络(DHNN)具备更强的联想记忆功能,基于替换函数f(x),权值求取采用提出的学习算法。通过设计比sgn更强约束能力的函数f(x),在满足sgn函数要求的同时连续可导,由于f(x)连续可导,可根据能量最低点网络状态不再... 为使得离散型Hopfield神经网络(DHNN)具备更强的联想记忆功能,基于替换函数f(x),权值求取采用提出的学习算法。通过设计比sgn更强约束能力的函数f(x),在满足sgn函数要求的同时连续可导,由于f(x)连续可导,可根据能量最低点网络状态不再发生变化的特性定义损失函数,用梯度下降算法来求解。使用Matlab编程验证效果,验证结果表明,该学习算法比传统的外积法、正交设计法具有更好的效果,对原始信息还原率提高了5%-11%。 展开更多

关键词 离散型Hopfeld神经网络 外积和法 损失函数 梯度下降算法 联想记忆

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巨型浮吊船电力系统动态响应的联想记忆识别 被引量：1

10

作者 施伟锋 周左晗 费国 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期30-34,共5页

巨型浮吊海洋工程船的作业依赖于船舶电力系统的稳定运行。这类船上大功率变频器、大功率交流电机等设备的大量应用,使得控制系统受干扰影响严重,检测到的动态响应常常含有干扰成分,给电力自动化设备的反馈控制带来了困难。联想记忆具... 巨型浮吊海洋工程船的作业依赖于船舶电力系统的稳定运行。这类船上大功率变频器、大功率交流电机等设备的大量应用,使得控制系统受干扰影响严重,检测到的动态响应常常含有干扰成分,给电力自动化设备的反馈控制带来了困难。联想记忆具有按信息内容检索的功能,可以模仿人脑进行联想,处理缺损和不确定的信息,具有容错功能。根据联想记忆原理,运用Hopfield网络结构,对Hebb学习规则进行了改进,构建了自联想离散Hopfield网络。该网络通过对动态响应标准样本进行学习,得到了稳定模式,在受干扰污染、信息缺损的巨型浮吊船电力系统动态响应的识别中表现出了良好的滤除干扰的能力。 展开更多

关键词 浮吊船 船舶电力系统动态响应 联想记忆 离散 HOPFIELD网络 识别

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净油储罐运行状态识别与故障诊断技术研究 被引量：1

11

作者 刘春涛 陈祥光 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期703-707,共5页

为了实时、准确地判断净油储罐运行状态,本文提出了一种基于聚类分析和专家系统相结合的状态模式识别方法,有效地解决了传统判别方法存在的误判问题,并且利用离散Hopfield网络对联合站所有净油储罐的运行过程故障状态进行了正确识别,确... 为了实时、准确地判断净油储罐运行状态,本文提出了一种基于聚类分析和专家系统相结合的状态模式识别方法,有效地解决了传统判别方法存在的误判问题,并且利用离散Hopfield网络对联合站所有净油储罐的运行过程故障状态进行了正确识别,确保了原油集输系统的稳定、安全、高效运行,提高了整个原油集输系统的工作效率。实践表明,本文提出的状态识别与故障诊断方法具有很好实用价值。 展开更多

关键词 净油储罐 模式识别 聚类分析 专家系统 离散HOPFIELD网络

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离散Hopfield实现多值信号盲检测 被引量：1

12

作者 张昀 张志涌 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 2010年第2期31-35,共5页

传统神经网络算法局限于二值神经网络,无法解决多值信号盲检测问题。提出了基于离散Hopfield网络直接盲检测多值信号的两种算法,构造了4电平的离散激活函数。本算法不依赖统计量,建立直接盲检测发送信号的优化性能函数,利用离散Hopfiel... 传统神经网络算法局限于二值神经网络,无法解决多值信号盲检测问题。提出了基于离散Hopfield网络直接盲检测多值信号的两种算法,构造了4电平的离散激活函数。本算法不依赖统计量,建立直接盲检测发送信号的优化性能函数,利用离散Hopfield网络直接盲检测多值信号。给出新的适用于多值离散Hopfield神经网络的能量函数和网络权矩阵,理论证明该网络具有很好的稳定性。仿真结果表明本算法能快速收敛到真平衡点,盲检测效果好,适用于随机信道。 展开更多

关键词 离散HOPFIELD神经网络 盲检测 多值信号

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基于Hopfield神经网络的系统优化

13

作者 陈欣 《天津师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2001年第3期24-26,共3页

分析 Hopfield型神经网络的系统特征及其在系统优化方面的应用原理 ,证明了 DHNN的权值公式 ,改进了基于 Hopfield型神经网络的系统优化模式 .

关键词 系统优化 权值 HOPFIELD型神经网络 记忆矩阵 优化算法 dhnn 网络终结状态模式

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基于离散Hopfield神经网络的化学实验室安全评估 被引量：5

14

作者 韩红桂 王远 甄琪 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期1150-1158,共9页

针对高校化学实验室安全风险难以量化评估的问题,采用一种基于离散Hopfield神经网络(discrete Hopfield neural network,DHNN)的化学实验室安全评估方法.首先,利用层次分析法建立化学实验室安全状况多指标评估体系;然后,使用模糊综合评... 针对高校化学实验室安全风险难以量化评估的问题,采用一种基于离散Hopfield神经网络(discrete Hopfield neural network,DHNN)的化学实验室安全评估方法.首先,利用层次分析法建立化学实验室安全状况多指标评估体系;然后,使用模糊综合评价法对评估指标进行量化,对评估指标编码;最后,使用学习率对DHNN进行优化,将该方法与传统评估方法进行对比,结果表明该方法能够实现对样本的准确评估.将该方法应用于高校危险化学品实验室安全评估过程中,仿真实验结果表明该方法构建的指标体系合理可行且评估精度较高. 展开更多

关键词 实验室 层次分析法 模糊综合评价 离散Hopfield神经网络(discrete Hopfield neural network dhnn) 安全状况 指标编码

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离散Hopfield网络的航空装备机务人员能力素质模型评价 被引量：2

15

作者 徐斌 胡剑波 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2014年第10期8-12,共5页

随着航空装备的不断更新,带来了航空维修内容、流程和模式的深刻变化。航空机务人员的业务能力高低成为影响航空装备安全的重要因素,为此,从静态、动态两个方面研究了航空机务人员能力评价问题。首先给出了航空机务人员能力指标体系,运... 随着航空装备的不断更新,带来了航空维修内容、流程和模式的深刻变化。航空机务人员的业务能力高低成为影响航空装备安全的重要因素,为此,从静态、动态两个方面研究了航空机务人员能力评价问题。首先给出了航空机务人员能力指标体系,运用模糊综合评价法进行了影响因素权重计算和决策分析,其次利用离散Hopfield(DHNN)网络联想记忆能力,将5种机务人员能力等级指标的样本存储到DHNN的5种模式,最后运用DHNN在存储的典型等级模式中寻找与给定测试样本最相似的模式,从而确定测试样本所归属的能力指标等级。 展开更多

关键词 机务人员 指标水平 模糊综合评价 dhnn

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离散Hopfield神经网络在沥青路面使用性能评价中的应用 被引量：3

16

作者 周园园 亓建荣 +1 位作者 周俊昌 张利 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2012年第5期970-973,共4页

为使沥青路面使用性能评价更加科学合理,提出了基于离散Hopfield神经网络的评价方法,该方法综合了行驶质量、路面破损状况、结构承载力和路面抗滑性能等4个主要内容对路面使用性能的影响。通过设计离散Hopfield神经网络对沥青路面使用... 为使沥青路面使用性能评价更加科学合理,提出了基于离散Hopfield神经网络的评价方法,该方法综合了行驶质量、路面破损状况、结构承载力和路面抗滑性能等4个主要内容对路面使用性能的影响。通过设计离散Hopfield神经网络对沥青路面使用性能进行了综合评价,最后通过实例计算并将计算结果与传统方法的评价结果进行比较。结果表明:该方法合理有效,且相对于传统的方法操作简单、成本更低、易推广,具有一定的优越性。 展开更多

关键词 沥青路面 离散HOPFIELD神经网络 使用性能 PQI

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基于离散Hopfield网络的测井曲线交叉线识别算法 被引量：1

17

作者 刁川 余艳梅 +1 位作者 王蜀颖 罗代升 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第8期2036-2039,共4页

在石油测井工程图纸的曲线矢量化过程中,由于背景网格与曲线、曲线与曲线存在大量交织,致使曲线跟踪中断,需要人工判断走向,难于实现自动跟踪。提出一种基于离散型Hopfield神经网络(DHNN)的测井曲线交叉线识别方法。这个方法先设置8个... 在石油测井工程图纸的曲线矢量化过程中,由于背景网格与曲线、曲线与曲线存在大量交织,致使曲线跟踪中断,需要人工判断走向,难于实现自动跟踪。提出一种基于离散型Hopfield神经网络(DHNN)的测井曲线交叉线识别方法。这个方法先设置8个标准方向样本,对网络进行训练。在曲线跟踪的过程中,当遇到交叉点,就进入交叉线识别,通过训练好的网络进行分支匹配,再结合宽度匹配正确判断曲线走向。理论研究和实验分析表明,采用该方法提高了交叉线识别的正确率,抗干扰效果较好。 展开更多

关键词 离散HOPFIELD神经网络 测井曲线 曲线跟踪 交叉线识别

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