检索结果-南通市图书馆

反对称离散Hopfield网络的稳定性理论

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电子学报 1999年第1期27卷 93-97页

作者：许进保铮西安电子科技大学电子工程研究所

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... 详细信息

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．

关键词： Hopfield网络反对称型 dhnn 人工神经网络

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离散Hopfield神经网络的稳定性研究

电子学报 2002年第7期30卷 1089-1091页

作者：马润年张强许进西安电子科技大学电子工程研究所陕西西安710071 华中科技大学系统科学研究所湖北武汉430074

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

离散Hopfield网络的航空装备机务人员能力素质模型评价

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火力与指挥控制 2014年第10期39卷 8-12页

作者：徐斌胡剑波空军工程大学装备管理与安全工程学院西安710032

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... 详细信息

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。

关键词：机务人员指标水平模糊综合评价 dhnn

一种设计离散型Hopfield神经网络权值的新方法

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福建师范大学学报（自然科学版） 2012年第3期28卷 38-42页

作者：仲伟汉黄晞张萧福建师范大学物理与光电信息科技学院福建福州350108

在Hebb学习规则的基础上,提出一种设计离散型Hopfield神经网络权值的新方法,用该方法设计的网络能够对多个非正交记忆样本进行正确的回忆.通过理论证明和Matlab仿真,说明了新设计方法的正确性和可行性.

关键词： Hebb学习规则 Hopfield 神经网络 dhnn Matlab

基于离散Hopfield网络的船舶发电机故障诊断研究

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基于离散Hopfield网络的船舶发电机故障诊断研究

作者：徐若冰上海海事大学

学位级别：硕士

船舶发电机作为船舶电力系统的主要设备,对整个电力系统的安全有效工作起到了至关重要的作用。随着船舶发电机容量的不断增大,船舶营运对发电机的安全和可靠性提出了越来越高的要求。在船舶发电机故障中,定子单相接地故障、机端相间短... 详细信息

船舶发电机作为船舶电力系统的主要设备,对整个电力系统的安全有效工作起到了至关重要的作用。随着船舶发电机容量的不断增大,船舶营运对发电机的安全和可靠性提出了越来越高的要求。在船舶发电机故障中,定子单相接地故障、机端相间短路故障、失磁故障和定子某相绕组短路故障都是船舶发电机的常见故障。因此对船舶发电机的这些故障进行诊断具有重要的理论意义和工程实用价值。在研究船舶发电机数学机理建模的基础上,在深入剖析Simulink的PowerSystem中发电机模型内部结构的基础上,根据同步发电机典型故障的发生机理,进行建模与仿真。采集相电流有效值作为特征参数,并经过快速傅立叶变换（FFT）等样本处理手段,得到神经网络的学习样本,作为神经网络输入。本文利用离散Hopfield（dhnn）网络作为内容寻址存储（content-addressedmemory device—CAM）表现出来的联想记忆能力,将5种故障状态下的学习样本存储为dhnn的5种模式,再运用dhnn在存储的典型模式中寻找到唯一一个与给定测试样本最相似的模式。从而确定测试样本所代表的故障。软件仿真与测试结果显示,网络可以对几种船舶发电机典型故障进行有效地识别。本文还对离散Hopfield网络的容错能力做了分析,通过对测试样本进行不同程度的噪声污染得到该网络能成功诊断的概率。这样一方面体现了离散Hopfield网络的优越的容错能力,另一方面也为以后对该网络进行进一步优化提供了相关数据。

关键词： dhnn 船舶发电机故障诊断仿真内容寻址存储器

同方学位论文库评论

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带惩罚项的联想记忆网络权学习法

带惩罚项的联想记忆网络权学习法

作者：卢琦大连理工大学

学位级别：硕士

多年来,科学家们探索人脑工作的秘密,在此过程中,逐渐形成了一门活跃的边缘交叉学科——神经网络。联想记忆是神经网络用于语音识别、图像识别、优化控制和人工智能等领域的一个重要功能。而在联想记忆模型中,作为研究最多的Hopfield神... 详细信息

多年来,科学家们探索人脑工作的秘密,在此过程中,逐渐形成了一门活跃的边缘交叉学科——神经网络。联想记忆是神经网络用于语音识别、图像识别、优化控制和人工智能等领域的一个重要功能。而在联想记忆模型中,作为研究最多的Hopfield神经网络,其主要的学习算法是Hebb型学习规则。为了提高网络的联想记忆能力,人们在Hebb型学习规则的基础上,做了各种各样的改进。而本文引入了惩罚项,在传统的误差函数中加入一个惩罚项,提出了一种设计离散型Hopfield神经网络权值的新算法。原联想网络一般需要单元足够多,才能保证网络的存储能力。但是单元太多又不好,用惩罚项可以使得多余的单元权值接近于零,这样多余的单元权值就可以去掉。这种方法称之为网络修剪法的惩罚项法,加入惩罚项是一种间接修剪网络的办法,不重要的连接有较小的权值,修剪这些权值可以使网络的复杂性大大减小,加入惩罚项在没有破坏网络结构的同时又达到网络修剪的目的。已有许多文献研究了多种不同的惩罚项,例如[9,10,11,12,13]。本文引用了这些文献对几种常见的惩罚项做了简单的介绍。本文首先是介绍了联想记忆网络的权学习迭代算法,根据梯度下降法给出了其迭代公式,同时证明了网络的每个权值都是有界的。在此基础之上引入惩罚项,提出了离散型Hopfield神经网络权值的新算法,并且结合具体的数字识别问题来进行数值实验,通过实验得到了大量图像和数据,最后得出结论。

关键词：联想记忆 Hopfield神经网络 dhnn 惩罚项有界