利用神经网络优化关联存储模型

利用神经网络的优化功能,根据内容寻址过程的特点,对二元关联存储模型进行了优化处理,并对网络的存储容量及容错能力进行了统计分析结果表明优化后的二元神经网络模型的性能有了很大的提高。

基于加强学习与联想记忆粒子群优化算法的节点定位

提出了加强学习与联想记忆的粒子群优化算法,并将该算法应用到无线传感器网络的节点定位中。在RSSI模型测距产生的不同误差情况下,分别比较极大似然估计法和加强学习与联想记忆的粒子群优化算法产生的定位误差、定位方差,证明了加强学习与联想记忆的粒子群优化算法是一种收敛快、精度高、稳定性好的优化算法,适合应用在无线传感器网络节点定位中。

典型人工神经网络的结构、功能及其在智能系统中的应用

人工神经网络已在各个领域得到广泛的应用 ,尤其是在智能系统中的非线性建模及其控制器的设计、模式分类与模式识别、联想记忆和优化计算等方面更是得到人们的极大关注 .本文从网络在智能系统中建模及控制器设计的具体训练结构入手 ,详细介绍了 BP网络在系统控制中的典型应用方式 ,并根据不同网络所具有的功能 ,从性能对比的角度对人工神经网络在上述各方面的应用给予综述 .