本文選題：脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 最短路徑　； 參考：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2013年04期

【摘要】：利用脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(pulse coupled neural network,PCNN)尋找最短路徑是一種非確定性算法,運(yùn)算的復(fù)雜度只和最短路徑的長(zhǎng)度有關(guān),和路徑圖的復(fù)雜程度無(wú)關(guān)。已有的PCNN最短路徑算法只考慮路徑長(zhǎng)度,而未考慮其他參數(shù),如帶寬和時(shí)延等。這里除了考慮路徑長(zhǎng)度,同時(shí)考慮實(shí)際中帶寬剩余量對(duì)網(wǎng)絡(luò)的影響,提出了一種基于帶寬剩余率的最短路徑算法,用帶寬剩余率參數(shù)來(lái)控制神經(jīng)元閾值,尋找最短路徑。仿真結(jié)果表明,該算法可以尋找到全局最優(yōu)解。
[Abstract]:Using pulse coupled neural network PCNN) to find the shortest path is a non-deterministic algorithm. The computational complexity is only related to the length of the shortest path and is independent of the complexity of the path graph. The existing PCNN shortest path algorithm only considers path length, but not other parameters, such as bandwidth and delay. In addition to considering the path length and the influence of the bandwidth surplus on the network in practice, a shortest path algorithm based on the bandwidth residual rate is proposed. The bandwidth residual rate parameter is used to control the neuron threshold and to find the shortest path. Simulation results show that the algorithm can find the global optimal solution.
【作者單位】： 復(fù)旦大學(xué)電子工程系;
【基金】：上海市自然科學(xué)基金(12ZR1402500)資助課題
【分類號(hào)】：TP183;TP393.09

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8 李e，

本文編號(hào)：1906449