版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、隨著生物神經(jīng)學(xué)的發(fā)展,一種新的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Pulse-Coupled Neural Networks,簡(jiǎn)稱PCNN),因其模型自身的綜合時(shí)空特性,而被越來(lái)越多的學(xué)者所研究。PCNN在優(yōu)化組合中用的最多的是在求解最短路徑問(wèn)題上。Caulfield和Kinser最先提出用PCNN解迷宮問(wèn)題。在此基礎(chǔ)上很多方法也相繼被提出,一般情況下,這些用PCNN解決最短路徑的算法僅有一點(diǎn)不同-以圖像為對(duì)象還是把問(wèn)題抽象為鄰接矩陣解決。
2、
本論文在前人對(duì)PCNN模型的研究及應(yīng)用的基礎(chǔ)上,結(jié)合啟發(fā)式的搜索策略-A*搜索策略,設(shè)計(jì)了基于改進(jìn)型的PCNN迷宮智能優(yōu)化算法,并將其應(yīng)用解決實(shí)際迷宮問(wèn)題,具體如下:
1、通過(guò)對(duì)PCNN模型內(nèi)在機(jī)理的研究,并根據(jù)PCNN的自身特點(diǎn),選擇合適的模型參數(shù)以適合求解迷宮最短路徑問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的PCNN模型不僅保留了原始PCNN模型的結(jié)構(gòu)與特點(diǎn),而且更適合求解迷宮路徑優(yōu)化的問(wèn)題。
2、通過(guò)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于PCNN的智能交通系統(tǒng)路徑優(yōu)化技術(shù)研究.pdf
- 基于用戶評(píng)價(jià)的路徑查詢優(yōu)化技術(shù)研究.pdf
- 基于PCNN和模糊理論的圖像增強(qiáng)技術(shù)研究.pdf
- 基于智能計(jì)算和PCNN的圖像處理與檢索識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于粒子群優(yōu)化算法的水下潛器實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃技術(shù)研究.pdf
- 基于視覺(jué)的AGV路徑跟蹤技術(shù)研究.pdf
- AGV系統(tǒng)運(yùn)行路徑優(yōu)化技術(shù)研究.pdf
- 生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送路徑優(yōu)化技術(shù)研究.pdf
- 基于PCNN的圖像濾波研究.pdf
- 基于GA優(yōu)化PCNN的圖像增強(qiáng)與分割的應(yīng)用研究.pdf
- 基于人因工程的船舶管系虛擬裝配路徑優(yōu)化技術(shù)研究.pdf
- 基于Hadoop的用戶瀏覽路徑挖掘技術(shù)研究.pdf
- 基于路徑鏈接技術(shù)的多目標(biāo)優(yōu)化算法研究.pdf
- 基于PCNN的圖像分割算法研究.pdf
- 基于GPS歷史軌跡的路徑規(guī)劃技術(shù)研究.pdf
- 基于拖拉機(jī)導(dǎo)航的路徑跟蹤技術(shù)研究.pdf
- 基于路徑跟蹤的InSAR相位解纏技術(shù)研究.pdf
- 基于FDM技術(shù)的3D打印路徑規(guī)劃技術(shù)研究.pdf
- 基于DSP平臺(tái)的PCNN圖像處理技術(shù)應(yīng)用研究.pdf
- 機(jī)場(chǎng)航空器滑行路徑優(yōu)化技術(shù)研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論