时延PCNN及其用于求解最短路径

本文在脉冲耦合神经网络 (PCNN PulseCoupledNeuralNetwork)的基础上 ,提出了时延脉冲耦合神经网络(DPCNN DelayPCNN) ,并将其成功地用于求解最短路径 ,同时给出了基于DPCNN的最短路径求解算法 .Caulfield与Kinser提出了用PCNN求解迷宫问题的方法 ,虽然他们的方法也可用于求解最短路径 ,但所需神经元的数量巨大 ,而本文的方法所需的神经元的数量远小于他们的方法 .同时 ,本文的方法充分利用了DPCNN脉冲快速并行传播的特点 ,可迅速地求出最短路径 ,其所需的计算量仅正比于最短路径的长度 ,与路径图的复杂程度及路径图中的通路总数无关 .计算机仿真结果表明 ,采用本文的方法 ,用少量的神经元就可迅速地求出最短路径 .