神经网络在广义经典分配问题中的应用

• 作者: 张继平 潘丽娜 田宝国
• 来源期刊: 海军航空工程学院学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 航迹关联 广义经典分配 Hopfield神经网络 平均场网络
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 制导与控制
• 页码范围: 52-56
• 页数: 5页
• 分类号: V249
• 字数: 4132字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1522.2009.01.014

摘要

在两节点分布式多传感器系统中,一些航迹关联算法可以化为广义经典分配问题.广义经典分配问题是一个组合优化问题.当目标数目较多时,很难得到问题的最优解,而且其计算量容易呈现指数爆炸现象.文章提出了用Hopfield神经网络和平均场网络解决此问题的方法.仿真结果表明,采用文章提出的人工神经网络模型求解广义经典分配问题,不仅使航迹关联具有较高的关联正确率,而且计算时间不会出现指数爆炸现象.仿真结果还表明,平均场网络相比Hopfield神经网络更易于得到问题的最优解.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田宝国	海军航空工程学院基础部	35	189	8.0	12.0
2	张继平	海军航空工程学院基础实验部	23	101	5.0	8.0
3	潘丽娜	海军航空工程学院基础部	23	233	7.0	15.0