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hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用教學課件ppt-資料下載頁

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【正文】誤差的一部分作為調(diào)整量，若滿足要求，則相應(yīng)的權(quán)值保持不變 2021/11/10 56 權(quán)值設(shè)計的其它方法 ? 偽逆法 – 對于輸入樣本 P＝ [P1 P2 … Pq]，設(shè)網(wǎng)絡(luò)輸出可以寫成一個與輸入樣本相對應(yīng)的矩陣 A，輸入和輸出之間可用一個權(quán)矩陣 W來映射，即有： W*P＝ N， A＝ sgn(N)，由此可得 W＝ N*P* – 其中 P*為 P的偽逆，有 P*＝ (PTP)1PT – 如果樣本之間是線性無關(guān)的，則 PTP滿秩，其逆存在，則可求出權(quán)矩陣 W – 但當記憶樣本之間是線性相關(guān)的，由海布法所設(shè)計出的網(wǎng)絡(luò)存在的問題，偽逆法也解決不了，甚至無法求解，相比之下，由于存在求逆等運算，偽逆法較為繁瑣，而海布法則要容易求得多 2021/11/10 57 四、 TSP問題求解 ? 所謂 TSP(Traveling Salesman Problem)問題，即 “ 旅行商問題 ” 是一個十分有名的難以求解的優(yōu)化問題，其要求很簡單：在 n個城市的集合中，找出一條經(jīng)過每個城市各一次，最終回到起點的最短路徑 ? 問題描述 – 如果已知城市 A， B， C， D， … ，之間的距離為 dAB， dBC， dCD… ；那么總的距離 d＝ dAB+dBC+dCD+… ，對于這種動態(tài)規(guī)化問題，要去求其 min(d)的解 ? 對于 n個城市的全排列共有 n!種，而 TSP并沒有限定路徑的方向，即為全組合，所以對于固定的城市數(shù) n的條件下，其路徑總數(shù) Sn為 Sn＝ n!／ 2n (n≥ 4) 2021/11/10 58 2021/11/10 59 TSP問題 ? TSP的解是若干城市的有序排列，任何一個城市在最終路徑上的位置可用一個 n維的 0、 1矢量表示，對于所有n個城市，則需要一個 n n維矩陣。 ? 以 5個城市為例，一種可能的排列矩陣為 2021/11/10 60 TSP問題 ? 若用 dxy表示從城市 x到城市 y的距離，則上面路徑的總長度為： dxy＝ dCA+dAD+dDB+dBE+dEC ? TSP的最優(yōu)解是求長度 dxy為最短的一條有效的路徑 ? 采用連續(xù)時間的霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)模型來求解 TSP，開辟了一條解決這一問題的新途徑。 ? 其基本思想是把 TSP映射到 CHNN上，通過網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的動態(tài)演化逐步趨向穩(wěn)態(tài)而自動地搜索出優(yōu)化解 2021/11/10 61 TSP問題 ? 目標函數(shù) f(V)(旅行路線長度 ) ? 約束條件 g(V) – 約束條件要保證關(guān)聯(lián)矩陣的每一行每一列中只有一個值為 1，其他值均為零，用三項表示為 ? 總的能量函數(shù) E 2021/11/10 62 Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 MATLAB實現(xiàn) ? 例 28 設(shè)印刷體數(shù)字由 10 10點陣構(gòu)成，就是將數(shù)字分成很多小方塊，每個方塊就對應(yīng)數(shù)字的一部分，構(gòu)成數(shù)字本部分的方塊用 1表示，空白處用 1表示。試設(shè)計一個 Hopfield網(wǎng)絡(luò)，能夠正確識別印刷體的數(shù)字。 ?由點陣構(gòu)成的數(shù)字 1 由點陣構(gòu)成的數(shù)字 2 2021/11/10 63 ?選擇離散 Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) , 設(shè)網(wǎng)絡(luò)由 10 個初始穩(wěn)態(tài)值 2 、 3 、 9 和 0 構(gòu)成 , 即可以記憶 10 種數(shù)字。每一個穩(wěn)態(tài)由 10* 10 的矩陣構(gòu)成 , 模擬阿拉伯數(shù)字點陣 , 其中 ,有點處用 1 表示 , 空白處用 1 表示。 2021/11/10 64 例 28程序 %數(shù)字1 的點陣表示one=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]。%數(shù)字2 的點陣表示two=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]。%設(shè)定網(wǎng) 絡(luò)的目標向量T=[one。two]39。%創(chuàng)建一個Hopf ield神經(jīng)

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