基于Hopfield网络的网络空间防御能力评估

针对指挥决策者难以对网络空间信息防御能力进行精确、自主可控的评估,分析了网络空间防御能力及其影响因素,构建了网络空间信息防御能力评估指标体系,采用AHP法确定指标权重,把运用模糊综合评价法得到的成功评价数据作为Hopfield神经网络的平衡点,利用Hopfield神经网络记忆与联想功能建立了基于Hopfield神经网络的评估模型对能力指标进行评估,实验结果表明该方法能够较好地反映样本数据数字特征,实现了对网络空间信息防御能力的直观、快速、准确的评估。

基于Hopfield神经网络的盲均衡算法

基于Hopfield神经网络的盲均衡算法是把发送信号盲恢复问题转换为求解带整数约束的二次规划问题,再利用hopfield网络来求解这个NP难的组合优化问题,从而直接恢复出信号。Hopfield神经网络分为两种,一种是连续空间的hopfleld神经网络,一种是离散空间的hopfield网络,文章介绍怎样用这两种方法对含公零点信道上发送的信号进行准确地恢复,基于Hopfield神经网络的盲均衡算法收敛速度快,性能明显优于其它经典算法。

资源均衡问题的Hopfield解决方法

为有限资源均衡问题提供一个神经网络解决方法.首先提出增广置位矩阵,描述了资源均衡的神经网络表示,使得神经元的输出和问题的解彼此对应起来;然后在时间和资源约束下利用多种技巧构造网络的能量函数,使其能量最小值对应于资源最均衡的状态;并且提出基于“权值状态发生器”的离散Hopfield与模拟退火算法(DHNN-SA)融合的镶嵌式混合结构,从本质上提高了网络的优化质量;最后设计了资源优化神经网络的模拟程序.

Algebraic conditions of stability for Hopfield neural network

Using the relationship between the resistance, capacitance and current in Hopfield neural network, and the properties of sigmoid function, this paper gives the terse, explicit algebraical criteria of global exponential stability, global asymptotical stability and instability. Then this paper makes clear the essence of the stability that Hopfield defined, and provides a theoretical foundation for the design of a network.