随机神经网络发展现状综述

• 作者: 丛爽 王怡雯
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 随机神经网络(RNN) Hopfield网络 模拟退火算法 Boltzmann机 组合优化问题
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 975-980,985
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 字数: 8041字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2004.06.031

摘要

随机神经网络(RNN)在人工神经网络中是一类比较独特、出现较晚的神经网络,它的网络结构、学习算法、状态更新规则以及应用等方面都因此具有自身的特点.作为仿生神经元数学模型,随机神经网络在联想记忆、图像处理、组合优化问题上都显示出较强的优势.在阐述随机神经网络发展现状、网络特性以及广泛应用的同时,专门将RNN分别与Hopfield网络、模拟退火算法和Boltzmann机在组合优化问题上的应用进行了分析对比,指出RNN是解决旅行商(TSP)等问题的有效途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丛爽	中国科学技术大学自动化系	140	2382	22.0	45.0
2	王怡雯	中国科学技术大学自动化系	6	79	3.0	6.0