连续状态快速模拟退火神经全局优化模型  被引量:1

Neural Global Optimization Model for the Continuous Network States with the Fast Simulated-Annealing

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作  者:刘军[1] 兰家隆[1] 王兆明[1] 

机构地区:[1]电子科技大学电子工程学院,成都610054

出  处:《电子学报》1993年第1期22-27,共6页Acta Electronica Sinica

基  金:国家自然科学基金;博士点基金

摘  要:本文提出了一种针对连续状态的具有快速模拟退火特性的神经网络全局优化模型。讨论了模型的算法实现和参数选取,给出了实验例子。A neural network model with the continuous output states of neurons is proposed to solve the global optimization problems. This model has the property of the fast simulated annealing with the continuous variable states. The implementation of the algorithm and the determination of the parameters are discussed in this paper. Examples are also given.

关 键 词:神经网络 模拟退火 随机游动 

分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

参考文献:

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