论文题目: 人工神经网络在组合优化与信息处理中的应用
论文类型: 博士论文
论文专业: 测试计量技术及应用
作者: 白艳萍
导师: 王建中
关键词: 人工神经网络,神经网络,自组织特征映射,弹性网络,网络,旅行售货员问题,八皇后问题,流行病,涡流检测
文献来源: 中北大学
发表年度: 2005
论文摘要: 本文主要研究人工神经网络在组合优化与信息处理中的应用。人工神经网络具有生物神经网络的某些特征,是一个信息处理系统。人工神经网络的特点是:结构简单、能够大规模并行、容易用硬件实现等。在近十几年来,神经网络在许多领域得到了广泛的应用。在组合优化中,神经网络已经成为一类重要的近似算法。 本文首先对神经网络的历史概况、基本概念以及神经网络的应用领域进行了简单的介绍;并详细叙述了各类神经网络模型。在众多的组合优化问题中,我们选择了两个具有代表性的TSP问题和八皇后问题。而用来求解这两个问题的神经网络包括Hopfield神经网络、弹性网络和自组织特征映射网络。在对现有的各种求解这两个问题的神经网络算法进行了分析之后,提出了新的神经网络算法,对原有的算法模型分别进行了改进和推广。 本文构造了求解三类八皇后问题的Hopfield能量函数,求得八皇后问题的全部解。对求解TSP问题的弹性网络,本文得到了一个弹性网络的稳定性结论,从而对弹性网络算法的收敛性和稳定性提供了理论依据。另外,改进了求解TSP问题的弹性网络算法,引进梯度增加的弹性网络算法,使得网络避免陷入局部最小值,提高了解的质量;而且引进自组织网络的思想,减小了计算复杂性。数值实验表明,这些改进极大地提高了弹性网络算法的有效性。 本文还提出了一个改进的求解TSP的自组织映射(SOM)算法。尽管有许多SOM算法已经被应用于求解TSP中,但本文的目的是寻找一个有效的初始化方法及参数的调整率,以使SOM算法获得更快的收敛速度及更好的解。我们讨论了SOM的参数调整率和SOM的初始化方法;另外,我们还对SOM算法的收敛性进行了分析。在此基础上,提出了一种改进的SOM算法,给出了新的参数调整率和有效的初始化方法,提高了解的质量;并对算法的复杂性进行了分析。
论文目录:
第一章 引言
1.1 人工神经网络的发展概况
1.2 人工神经网络应用领域
1.3 组合优化问题
1.4 传统的组合优化算法
1.5 基于神经网络的组合优化算法
1.6 论文的内容与安排
第二章 神经网络模型
2.1 基本模型
2.1.1 神经元模型
2.1.2 网络结构
2.1.3 学习过程
2.2 Hopfield神经网络
2.2.1 离散型Hopfield神经网络
2.2.2 连续型Hopfield神经网络
2.3 弹性神经网络
2.4 自组织特征映射
2.5 BP神经网络
2.5.1 BP神经网络网络模型与结构
2.5.2 BP学习规则
2.5.3 误差反向传播的流程图与图形解释
第三章 组合优化问题的神经网络算法
3.1 组合优化问题介绍
3.2 Hopfield神经网络模型
3.2.1 求解TSP问题的Hopfield-Tank神经网络模型
3.2.2 求解八皇后问题的Hopfield神经网络模型
3.3 TSP问题的弹性网络模型
3.3.1 问题的提出
3.3.2 弹性网络算法
3.3.3 弹性网络算法的稳定性与收敛性
3.3.4 改进的弹性网络算法
3.3.5 计算机模拟仿真结果
3.4 TSP问题的自组织映射模型
3.4.1 求解TSP问题的SOM算法
3.4.2 SOM的参数调整率
3.4.3 SOM的初始化方法
3.4.4 数值模拟实验结果比较
3.4.5 求解TSP问题的改进的SOM算法
3.4.6 算法复杂性分析及结论
3.5 总结
第四章 BP神经网络在信息处理中的应用
4.1 神经网络技术在医学领域的应用进展
4.2 用BP神经网络对SARS流行病进行预测与分析
4.2.1 改进的BP神经网络
4.2.2 训练样本向量的选择
4.2.3 隐含层神经元的数目及参数选择
4.2.4 训练与预测方法
4.2.5 计算机模拟仿真结果与分析
4.3 基于BP神经网络的涡流探伤裂纹信号特征提取的研究
4.3.1 涡流探伤检测原理及实验
4.3.2 BP神经网络的具体算法步骤
4.3.3 涡流探伤提离效应网络模型及仿真曲线
4.4 总结
第五章 结论
5.1 Hopfield神经网络模型
5.2 弹性神经网络模型
5.3 SOM神经网络模型
5.4 BP神经网络模型
附录一 八皇后问题的全部解
附录二 14个TSP实例的MSTSP算法解的结果
参考文献
攻读博士期间发表的论文及所取得的研究成果
致谢
发布时间: 2006-06-28
参考文献
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