基于模拟退火算法的Hopfield神经网络参数优化

• 作者: 王云鹤 齐小刚
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 参数优化 神经网络 TSP问题 模拟退火
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 585-589
• 分类号: TP301|0242.1
• 字数: 2312字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2011.06.014

摘要

为解决Hopfield神经网络应用过程中参数设置的问题,在研究Hopfield神经网络的工作原理的基础上,分析了神经网络模型在求解TSP(Traveling Salesman Problem)问题过程中参数的选取,通过对输出数据进行归一化处理建立网络的评价函数,然后引入模拟退火算法对参数进行最优化选取.实验结果表明,经过参数优化过的Hopfield神经网络模型能更有效,更快速地得到TSP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	齐小刚	西安电子科技大学数学与应用数学系	68	388	10.0	17.0
2	王云鹤	西安电子科技大学数学与应用数学系	2	2	1.0	1.0