一种随机时变神经网络最短路径算法

• 作者: 王劲松 闫春望 黄玮
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 随机时变网络 最短路径 神经网络 PCNN STDNN
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 40-44
• 页数: 5页
• 分类号: TV139.2
• 字数: 3454字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2016.002.010

摘要

提出一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的框架来解决随机时变网络最短路径问题.由于随机时变网络中弧的长度是不确定的,因此传统的最短路径算法无法有效的解决随机时变网络最短路径问题,本文中提出的随机时变神经网络(STDNN)算法通过构造具有随机时变特性的神经网络来解决随机时变网络的时变和随机特性.理论和实验分析可以得出,算法针对边较少,结点稠密的随机时变网络求解效率较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王劲松	天津理工大学计算机与通信工程学院智能计算和软件新技术重点实验室计算机视觉与系统教育部重点实验室	35	218	9.0	13.0
2	黄玮	天津理工大学计算机与通信工程学院智能计算和软件新技术重点实验室计算机视觉与系统教育部重点实验室	6	49	3.0	6.0
3	闫春望	天津理工大学计算机与通信工程学院智能计算和软件新技术重点实验室计算机视觉与系统教育部重点实验室	2	19	2.0	2.0