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基于局部进化的Hopfield神经网络的优化计算方法

黎明  杨小芹  周琳霞  
【摘要】:提出一种基于局部进化的 Hopfield神经网络优化计算方法 ,该方法将遗传算法和 Hopfield神经网络结合在一起 ,克服了 Hopfield神经网络易收敛到局部最优值的缺点 ,以及遗传算法收敛速度慢的缺点。该方法首先由Hopfield神经网络进行状态方程的迭代计算降低网络能量 ,收敛后的 Hopfield神经网络在局部范围内进行遗传算法寻优 ,以跳出可能的局部最优值陷阱 ,再由 Hopfield神经网络进一步迭代优化。这种局部进化的 Hopfield神经网络优化计算方法尤其适合于大规模的优化问题 ,对图像分割问题和规模较大的 2 0 0城市旅行商问题的优化计算结果表明 ,其全局收敛率和收

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