搜索

文章查询

x

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

自动波竞争神经网络及其在单源最短路问题中的应用

张军英 陈 忠 董继扬

自动波竞争神经网络及其在单源最短路问题中的应用

张军英, 陈 忠, 董继扬
PDF
导出引用
导出核心图
计量
  • 文章访问数:  3899
  • PDF下载量:  1517
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2006-11-27
  • 修回日期:  2006-12-30
  • 刊出日期:  2007-09-20

自动波竞争神经网络及其在单源最短路问题中的应用

  • 1. (1)西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安 710071; (2)厦门大学物理系,福建省半导体照明工程技术研究中心,厦门 361005; (3)厦门大学物理系,福建省半导体照明工程技术研究中心,厦门 361005;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安 710071
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号:10605019)和国家高技术研究发展计划(863)(批准号:2006AA03A175)资助的课题.

摘要: 将竞争机理引入网络的自动波产生与传播过程中,提出自动波竞争神经网络(ACNN)模型,并成功地应用于求解单源最短路问题,给出了基于ACNN的最短路求解算法. 与其他神经网络最短路算法相比,基于ACNN的最短路算法具有网络所需的神经元数目少、神经元及网络的结构简单、易于软硬件的实现、以及全并行方式计算等特点,可用于求解非对称赋权图的最短路径树问题,且其计算时间(迭代次数)仅正比于最短路径上的跃点数,与赋权图的复杂度、路径总长、边长的精度、通路总数等因素无关. 计算机仿真结果表明该算法的有效性和快速求解能力.

English Abstract

目录

    /

    返回文章
    返回