基于递归神经网络算法的电子物流配送系统配送路径优化

传统电子物流配送系统无法有效优化配送路径,需要花费大量的时间进行路径搜索,从而导致分配成本的增加和效率的降低。因此,提出了递归神经网络算法(RNNs)的物流分布路径优化模型,并将递归模糊神经网络算、与布谷鸟搜索算法(CSA)与群体智能算法(ACO)进行电子商务物流分布路径比较。实验结果表明,递归模糊神经网络算法可以实现电子商务物流分布路径的优化,与群体智能算法和布谷鸟搜索算法相比,递归神经网络算法的最优路径长度分别减少3.7 km和3.5 km,并且在迭代200次数的条件下,递归神经网络算法可以获得最短配送路径。

基于神经网络LMBP算法的正则模糊文法推导

用实时间回馈(RTRL)算法和实编码基因遗传(RCGA)算法训练二阶递归神经网络进行模糊文法推导,表现出了精度高的良好性能,但速度较慢。然而作为目前最快的递归神经网络算法Levenberg-Marquard(tLMBP)算法在模糊文法推导中的应用却很少引起学者们的关注。通过实验对LMBP算法在正则模糊文法推导中的优势与缺陷等性能进行分析,实验显示了LMBP算法在模糊文法推导中的快速收敛能力。