渗透系数反演的CHNN模型方法 被引量：15

1

作者 郭海庆 吴中如 张乾飞 《长江科学院院报》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期25-28,共4页

利用连续型Hopfield神经网络 (ContinuousHopfieldNeuralNetwork ,简称CHNN)的反馈特性 ,结合实测资料和数值计算 ,构建了岩土体渗透系数的人工神经网络反演模型 ,通过网络神经元状态的变迁而最终稳定于平衡状态 ,从而得到渗透系数反演... 利用连续型Hopfield神经网络 (ContinuousHopfieldNeuralNetwork ,简称CHNN)的反馈特性 ,结合实测资料和数值计算 ,构建了岩土体渗透系数的人工神经网络反演模型 ,通过网络神经元状态的变迁而最终稳定于平衡状态 ,从而得到渗透系数反演优化计算的结果。经实例验证 ,效果较好。 展开更多

关键词 连续型Hopfidld网络 渗透系数 chnn模型 坝基

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一种改进的图像边缘检测方法——Weighted CHNN 被引量：2

2

作者 刘双强 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第9期100-103,107,共5页

文中提出了一种改进的CHNN方法,称为Weighted CHNN(加权的CHNN,简称WCHNN)方法.该方法在CHNN神经网络元的n个连接上施加权值,可以通过各种局部搜索、优化算法,使用指定的样本输入、样本输出等方法来训练该WCHNN网络从而确定各权值,使得W... 文中提出了一种改进的CHNN方法,称为Weighted CHNN(加权的CHNN,简称WCHNN)方法.该方法在CHNN神经网络元的n个连接上施加权值,可以通过各种局部搜索、优化算法,使用指定的样本输入、样本输出等方法来训练该WCHNN网络从而确定各权值,使得WCHNN在保留了CHNN的优点的同时,还可以根据不同的样本输入输出图像来调节边缘检测的灵敏度,从而提高检测结果质量并避免检测结果中出现边缘过宽的情况.实验结果表明,训练后的WCHNN网络,比起CHNN有着更低的边缘检测错误率,并可检出原来CHNN方法漏检的边缘. 展开更多

关键词 图像边缘检测 chnn 人工神经网络 加权参数 参数训练

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一种改进的CHNN图像边缘检测方法—Weighted CHNN

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作者 赵广复 张有顺 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第5期256-259,共4页

针对文献[1]中提出的CHNN图像边缘检测算法缺乏足够的参数来调节边缘检测的灵敏度以及检测结果图像边缘过宽的缺陷,提出一种改进的CHNN方法,称之为Weighted CHNN(加权的CHNN,简称WCHNN)方法。该方法在CHNN神经网络元的n个连接上施加权值... 针对文献[1]中提出的CHNN图像边缘检测算法缺乏足够的参数来调节边缘检测的灵敏度以及检测结果图像边缘过宽的缺陷,提出一种改进的CHNN方法,称之为Weighted CHNN(加权的CHNN,简称WCHNN)方法。该方法在CHNN神经网络元的n个连接上施加权值,可以通过各种局部搜索、优化算法,使用指定的样本输入、样本输出等方法来训练该WCHNN网络从而确定各权值,使得WCHNN在保留了CHNN的优点的同时,还可以根据不同的样本输入输出图像来调节边缘检测的灵敏度,从而提高检测结果质量并避免检测结果中出现边缘过宽的情况。实验结果表明,训练后的WCHNN网络,比起CHNN有着更低的边缘检测错误率,并可检出原来CHNN方法漏检的边缘。 展开更多

关键词 图像边缘检测 chnn 人工神经网络 加权参数 参数训练

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一种改进的CHNN图像边缘检测方法研究

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作者 周智刚 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第5期255-258,267,共5页

针对文献[1]中提出的CHNN图像边缘检测算法缺乏足够的参数来调节边缘检测的灵敏度以及检测结果图像边缘过宽的缺陷,提出一种改进的CHNN方法,称之为Weighted CHNN(加权的CHNN,简称WCHNN)方法。该方法在CHNN神经网络元的n个连接上施加权值... 针对文献[1]中提出的CHNN图像边缘检测算法缺乏足够的参数来调节边缘检测的灵敏度以及检测结果图像边缘过宽的缺陷,提出一种改进的CHNN方法,称之为Weighted CHNN(加权的CHNN,简称WCHNN)方法。该方法在CHNN神经网络元的n个连接上施加权值,可以通过各种局部搜索、优化算法,使用指定的样本输入、样本输出等方法来训练该WCHNN网络从而确定各权值,使得WCHNN在保留了CHNN的优点的同时,还可以根据不同的样本输入输出图像来调节边缘检测的灵敏度,从而提高检测结果质量并避免检测结果中出现边缘过宽的情况。实验结果表明,训练后的WCHNN网络,比起CHNN有着更低的边缘检测错误率,并可检出原来CHNN方法漏检的边缘。 展开更多

关键词 图像边缘检测 chnn 人工神经网络 加权参数 参数训练

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改进CHNN神经网络航迹关联算法 被引量：2

5

作者 柏慧风 高贵明 《现代防御技术》 北大核心 2014年第2期145-149,共5页

航迹关联和航迹融合是分布式数据融合的重点。基于Hopfield神经网络的航迹关联算法是建立在每个传感器都发现相同目标的基础上的,但是在实际应用中往往不是这样。改进了基于连续型神经网络的广义航迹关联算法,进一步地,该算法可以推广... 航迹关联和航迹融合是分布式数据融合的重点。基于Hopfield神经网络的航迹关联算法是建立在每个传感器都发现相同目标的基础上的,但是在实际应用中往往不是这样。改进了基于连续型神经网络的广义航迹关联算法,进一步地,该算法可以推广到多个传感器的情形。为了加速Hopfield神经网络的收敛速度,重新定义马氏距离。计算机仿真表示,改进算法适用于多传感器航迹关联问题,且适用于密集目标航迹交叉的情形。 展开更多

关键词 航迹关联 连续型HOPFIELD神经网络 能量函数 马氏距离

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CHNN模拟软件的设计分析与实现

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作者 李崧 朱珍民 《湘潭大学自然科学学报》 CAS CSCD 1997年第1期121-124,共4页

本文分析了在设计连续Hopfield（CHNN）模拟软件时，如何设定时间步长（△t和tanh（gu）函数中的增益g的取值等问题．在神经元状态范围为[－1，1]的假定下，提出了以连接权和阀值确定△t和以浮点数范围确定g的实现方法．A／D转换实验表... 本文分析了在设计连续Hopfield（CHNN）模拟软件时，如何设定时间步长（△t和tanh（gu）函数中的增益g的取值等问题．在神经元状态范围为[－1，1]的假定下，提出了以连接权和阀值确定△t和以浮点数范围确定g的实现方法．A／D转换实验表明了本方法的可行性． 展开更多

关键词 神经网络 模拟软件 chnn 软件设计 最佳化

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动态系统实现火电厂机组负荷优化分配 被引量：48

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作者 万文军 周克毅 +1 位作者 胥建群 徐啸虎 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期125-129,共5页

利用连续型Hopfield神经网络(CHNN)可以将负荷优化分配问题转化为求解多变量非线性动态系统的稳态值。文中直接将负荷上下限约束条件作为神经元激活函数，构造出了通用的网络拓扑结构，理论和仿真试验证明了该方法能够全局收敛。并通过... 利用连续型Hopfield神经网络(CHNN)可以将负荷优化分配问题转化为求解多变量非线性动态系统的稳态值。文中直接将负荷上下限约束条件作为神经元激活函数，构造出了通用的网络拓扑结构，理论和仿真试验证明了该方法能够全局收敛。并通过动态仿真手段获取稳态负荷优化分配结果。通用软件包开发和仿真过程表明该方法简单、可靠且适用。 展开更多

关键词 火电厂 机组 负荷优化分配 动态系统 连续型HOPFIELD神经网络 网络拓扑结构 数学模型

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行星表面非规则陨石坑检测与识别方法 被引量：9

8

作者 于正湜 朱圣英 +1 位作者 马冬梅 崔平远 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期320-326,共7页

针对深空探测任务中行星表面特征检测与识别问题,提出了一种新的行星表面非规则陨石坑检测与识别方法。首先采用基于背景的Hopfield网络实现陨石坑边缘的提取,在对陨石坑边缘多种约束进行分析的基础上,提出了伪边缘剔除方法,并结合线性... 针对深空探测任务中行星表面特征检测与识别问题,提出了一种新的行星表面非规则陨石坑检测与识别方法。首先采用基于背景的Hopfield网络实现陨石坑边缘的提取,在对陨石坑边缘多种约束进行分析的基础上,提出了伪边缘剔除方法,并结合线性抗差估计理论与最小误差中值椭圆拟合方法,实现了对非规则陨石坑,特别是重叠及不完整陨石坑的检测及特征参数的提取。通过对行星表面光学图像的数学仿真验证了该方法能够对复杂背景下的非规则陨石坑进行有效的检测与识别。 展开更多

关键词 陨石坑检测 基于背景的Hopfield网络(chnn) 多约束 抗差线性估计 最小误差中值椭圆

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基于双层路径优化算法的多机器人最优编队方法 被引量：2

9

作者 周佳加 张强 +2 位作者 王宏健 张洪泉 王莹莹 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第9期65-67,70,共4页

为解决能耗和时间约束下的多机器人编队集结点优化问题,提出一种将粒子群优化(PSO)与连续Hopfield神经网络(CHNN)结合的双层路径优化算法。针对时间约束,设计了一种PSO算法求解最优编队集合点;针对总能耗约束,利用Dubins路径将路径规划... 为解决能耗和时间约束下的多机器人编队集结点优化问题,提出一种将粒子群优化(PSO)与连续Hopfield神经网络(CHNN)结合的双层路径优化算法。针对时间约束,设计了一种PSO算法求解最优编队集合点;针对总能耗约束,利用Dubins路径将路径规划转换成指派问题,并基于CHNN搜索最优分配路径。三个同构欠驱动机器人的数值仿真结果表明:所提算法提高了搜索能力,且能够实现最优编队集结。 展开更多

关键词 欠驱动机器人 编队 粒子群优化算法 连续Hopfield神经网络(chnn)

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基于连续Hopfield型神经网络的QAM信号盲检测 被引量：7

10

作者 阮秀凯 张志涌 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期1600-1605,共6页

该文利用连续Hopfield网络本身特点,提出基于连续复Hopfield网络的多值方形/非方形QAM信号的直接盲检测方法。首先完成多值信号盲检测的优化问题构造和能量函数的映射,设计了一个适用于该问题的激活函数。然后给出能量函数的设计与分析... 该文利用连续Hopfield网络本身特点,提出基于连续复Hopfield网络的多值方形/非方形QAM信号的直接盲检测方法。首先完成多值信号盲检测的优化问题构造和能量函数的映射,设计了一个适用于该问题的激活函数。然后给出能量函数的设计与分析、盲检测信号权矩阵的配置方法及其神经元数目选择的一般规律。最后通过对方形QAM和非方形QAM信号的仿真现象展示和分析,验证了所提方法的有效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 无线通信 信号处理 连续HOPFIELD网络 信号盲检测 激活函数 能量函数 正交幅度调制

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基于连续型Hopfield神经网络的噪声字符识别 被引量：4

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作者 王韬 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第9期1288-1290,共3页

采用连续型Hopfield神经网络(CHNN)对噪声字符进行识别。此模型比离散型Hopfield神经网络(DHNN)和布尔神经网络(BNN)更易于硬件实现,且在信息处理的并行性和实时性等方面更接近实际生物神经网络的工作原理。仿真结果表明该方法可以有效... 采用连续型Hopfield神经网络(CHNN)对噪声字符进行识别。此模型比离散型Hopfield神经网络(DHNN)和布尔神经网络(BNN)更易于硬件实现,且在信息处理的并行性和实时性等方面更接近实际生物神经网络的工作原理。仿真结果表明该方法可以有效地对噪声字符进行识别。 展开更多

关键词 连续型Hopfield神经网络(chnn) 布尔神经网络(BNN) 监督分类器 吸引子

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轨道交通车辆吹扫机器人智能路径规划研究 被引量：2

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作者 刘进 《机械制造与自动化》 2024年第4期245-249,共5页

针对城市轨道交通车辆吹扫机器人路径规划问题,提出一种基于CHNN神经网络的全覆盖路径规划算法,综合机器人运行方向上障碍物信息与吹扫信息建立栅格地图,采用矩形分解法将整个工作空间划分为不同矩形子区域,在各子区域内基于栅格信息分... 针对城市轨道交通车辆吹扫机器人路径规划问题,提出一种基于CHNN神经网络的全覆盖路径规划算法,综合机器人运行方向上障碍物信息与吹扫信息建立栅格地图,采用矩形分解法将整个工作空间划分为不同矩形子区域,在各子区域内基于栅格信息分别得到全覆盖路径,各子区域之间则采用CHNN神经网络进行遍历寻优。仿真结果表明:所提出的算法可以有效解决吹扫机器人全覆盖路径规划过程中的路径缠绕和清洁死区问题,降低了路径重复率,提高机器人吹扫效率,具有较好的工程应用前景。 展开更多

关键词 吹扫机器人 chnn神经网络 全覆盖 路径规划

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复值Hopfield神经网络的信号盲检测一步计算电路

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作者 洪庆辉 孙辰 +2 位作者 肖平旦 韦正苗 杜四春 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4123-4131,共9页

信号盲检测在大规模通信网络中具有重要的意义并得到了广泛的应用,如何快速得到信号盲检测结果是新一代实时通信网络的迫切需求。为此,该文从模拟电路的角度设计了一种能加速信号盲检测的复值Hopfield神经网络(CHNN)电路,该电路可一步... 信号盲检测在大规模通信网络中具有重要的意义并得到了广泛的应用,如何快速得到信号盲检测结果是新一代实时通信网络的迫切需求。为此,该文从模拟电路的角度设计了一种能加速信号盲检测的复值Hopfield神经网络(CHNN)电路,该电路可一步完成大规模并行计算,提高信号盲检测速度,同时该电路可以通过调整忆阻器的电导和输入电压来实现可编程功能。Pspice仿真结果表明,该电路的计算精度可达99%以上,运行时间比Matlab软件仿真快3个数量级,此外,该电路具有良好的鲁棒性,即使在20%的噪声干扰下,仍能保持99%以上的计算精度。 展开更多

关键词 电路设计 忆阻器 复值Hopfield神经网络 信号盲检测

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