Hopfield神经网络在有限元求解中的应用  

Application of Hopfield neural network in finite element solving

作　　者：崔立堃[1,2] 王伟[1] 李卓 

机构地区：[1]内蒙古工业大学理学院,呼和浩特010051 [2]呼和浩特职业学院,呼和浩特010051 [3]内蒙古动力机械研究所,呼和浩特010050

出　　处：《计算机工程与应用》2010年第16期46-47,59,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：内蒙古自然科学基金(No.200508010705);内蒙古自治区高等学校科学研究项目(No.NJZY08058)~~

摘　　要：计算机本身固有的计算与存储之间是一对很难解决的矛盾,许多工程力学问题因计算规模大等原因还没有突破性进展,因此,需要发展新的理论与计算方法。通过对有限元求解方法和Hopfield神经网络的深入研究,在对Hopfield神经网络适当改造后,得到了有限元的神经网络计算方法,在电路实现中避免了采用高增益传递函数的假设,进而在理论上实现了有限元神经网络计算的无误差求解。There is an unsolved contradiction between the computation and memory of the Von Neumann computer.So many problems of engineering mechanics haven＇t breakthrough because of such reason as large computation scale,etc.Therefore,new theory and method of computational mechanics need to be developed to solve above problems.Solving method of finite element and neural network design are studied.The neural network of finite element solving is obtained on the basis of Hopfield neural network that is reformed and avoids using of high-gain transfer function in the circuit.Then the no error solving of finite element neural net computation is realized in theory.

关 键 词：HOPFIELD 神经网络 有限元 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O242.21[自动化与计算机技术—控制科学与工程]